Higher weekly white rice consumption is associated with an increased risk of incident MCI : a two-year follow-up study of elderly people in Shanghai Community
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: There have been no longitudinal studies of white rice consumption and cognitive impairmentMethods: This was a 2-year longitudinal follow-up study. Data were obtained from the cohort study on the brain health of the elderly in Shanghai. There were 620 (224 men and 396 women) subjects aged ≥ 60 years. Weekly white rice consumption was assessed using a quantitative food frequency questionnaire. Cognitive function was assessed using the Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the diagnosis of mild cognitive impairment (MCI) was based on the revised Petersen’s diagnostic algorithm. The association between weekly white rice consumption and cognitive function was investigated by Cox regression analysis and the ROC curve. Results: During a mean follow-up period of 2 years, 471 individuals without baseline cognitive impairment developed incident mild cognitive impairment. In the overall cohort, higher weekly white rice consumption was associated with an increased risk of MCI (p=0.019, HR=1.051, 95%CI:1.008~1.096) and was independent of age, education and drinking. The ROC curve indicated that weekly white rice consumption had a mild-to-moderate effect in predicting MCI (below the curve was 0.591, p=0.07, 95%CI:0.527~0.655). Conclusions: higher weekly white rice consumption is associated with an increased risk of incident MCI
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».