Active Travel and Mild Cognitive Impairment among Older Adults from Low- and Middle-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
Active travel may be an easily achievable form of physical activity for older people especially in low- and middle-income countries (LMICs), but there are currently no studies on how this form of physical activity is associated with a preclinical state of dementia known as mild cognitive impairment (MCI). Therefore, we aimed to investigate the association between active travel and MCI among adults aged ≥50 years from six LMICs. Cross-sectional, community-based data from the World Health Organization's Study on Global Ageing and Adult Health were analyzed. The definition of MCI was based on the National Institute on Ageing-Alzheimer's Association criteria. Active travel (minutes/week) was assessed with questions of the Global Physical Activity Questionnaire (GPAQ) and presented in tertiles. Multivariable logistic regression analysis was conducted to assess the association between active travel and MCI. Data on 32715 people aged ≥50 years (mean age 62.4 years; 52.1% females) were analyzed. Compared to the highest tertile of active travel, the lowest tertile was associated with 1.33 (95%CI = 1.14-1.54) times higher odds for MCI overall. This association was particularly pronounced among those aged ≥65 years (OR = 1.70; 95%CI = 1.32-2.19) but active travel was not associated with MCI among those aged 50-64 years. In conclusion, low levels of active travel were associated with a significantly higher odds of MCI in adults aged ≥65 years in LMICs. Promoting active travel among people of this age group in LMICs via tailored interventions and/or country-wide infrastructure investment to provide a safe environment for active travel may lead to a reduction in MCI and subsequent dementia.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».