Association between mean corpuscular volume and cognitive impairment in an 8‐year cohort study in the community‐dwelling elderly
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Mean corpuscular volume (MCV) is the average volume of red blood cells (RBC). Larger MCV reduces the amount of RBC reaching the brain, while smaller MCV was associated with iron‐deficiency anemia and the subsequent cognitive impairment. Few studies have relating MCV levels to cognitive impairment and their findings were inconsistent. This study aimed to explore this association in community‐dwelling older adults. Method This study is part of an ongoing cohort study Taiwan Initiatives for Geriatric Epidemiological Research (TIGER, 2011‐ present). A total of 605 non‐demented older adults (age 65+) were recruited at baseline (2011‐2013). After exclusion of participants with dementia at baseline, history of stroke, brain tumor, loss of consciousness, missing data of MCV, 319 elderly were included for analysis. Global and domain‐specific cognition (logical memory, attention, verbal fluency, and executive function) were assessed for each participant at baseline, 2‐year, 4‐year, and 6‐year follow‐ups. MCV was assessed at baseline and then tertitled; high MCV indicates the highest tertile (≥92.7 fL); low MCV indicates the lower tertiles (<92.6 fL). The generalized linear mixed models (GLMM) were used to estimate the association between MCV and cognitive impairment adjusted for important covariates. Result At baseline, the mean age of the study participants was 71.6 years old and the mean MCV at baseline was 90.7 fL. For the multivariable analyses, the effect of baseline MCV on global cognition (assessed by Montreal Cognitive Assessment–Taiwanese version, MoCA‐T) increased as age increased [MCV×age interaction: β= ‐0.07, 90% confidence interval (CI)= ‐0.14 to ‐0.004, p‐value= 0.04], which became more evident in women (β= ‐0.15, 95% CI= ‐0.23 to ‐0.06). After stratification by age groups, the increase of baseline MCV was associated with poor global cognition in the older group (age ≥75: β= ‐0.90, 95% CI= ‐1.65 to ‐0.15). No significant findings were observed in cognitive domains or other strata. Conclusion High baseline MCV was associated with an increased risk of cognitive impairment as age increased. MCV may be used an early marker for dementia in the community‐dwelling older adults.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».