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Enregistrement W3139300825 · doi:10.1093/ageing/afab028.02

2 Adiposity and Development of Dementia: A Systematic Review of Recently Published Longitudinal Studies

2021· review· en· W3139300825 sur OpenAlexaboutno aff
Yawen Xiang

Notice bibliographique

RevueAge and Ageing · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDementiaPsycINFOChecklistMEDLINECohort studyGerontologySystematic reviewCohortBody mass indexInternal medicineDiseasePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Objectives The socioeconomic burden of dementia is very high and on the rise. Currently there is no cure for dementia; therefore, it is key to identify the modifiable risk factors for this condition. The association between adiposity and dementia is not yet convincingly established. This systematic review aimed to critically appraise the quality and to synthesise the findings of recently published longitudinal studies examining the association between adiposity and the development of dementia. Methods A comprehensive literature search on longitudinal studies published between 2013 and 2018 was conducted across MEDLINE, EMBASE, PsycINFO and SCOPUS. The quality of selected papers was assessed using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale for cohort studies (NOS) and PRISMA-IPD checklist. The results of the included studies were qualitatively synthesised. Results Of the 1,370 citations identified and reviewed, 10 completely met the inclusion criteria. Of the 10 included studies, 9 were high quality cohort studies, scoring an average of 8.4 out of 9 for NOS. One study was an individual patient data meta-analysis study (IPD). The IPD had high scientific rigour and largely adhered to the PRISMA-IPD checklist. In total, the 9 cohort studies included more than 2 million subjects, with 3 cohorts recruiting exclusively men. The IPD contained data from 39 cohorts and 1.3 million participants. 4 studies were conducted in highly selective cohorts. Apart from European male populations, the other populations were markedly under-represented. All studies used body mass index (BMI) as a proxy for adiposity. None of the included studies did a sample size calculation. Only half of the included studies were able to produce significant results, suggesting insufficient sample size and lack of power. The included studies reached contradictory results, with half of the studies favouring a protective effect of adiposity. Conclusions In view of the results and quality of the studies, this review found that there was insufficient evidence to establish the association between adiposity and dementia. Current evidence suggests an association between mid-life obesity and dementia development in late-life. Longer studies were more likely to conclude that adiposity was detrimental to health. The inconsistent conclusions could be the result of reverse causality. To conclusively establish the link between adiposity and dementia, more research with robust methodology is warranted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,693

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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