Relationship between Multimorbidity and Cognitive Decline Moderated by Social Health
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Multimorbidity is one of the important problems in health that can lead to cognitive decline. There is notable literature revealing that multimorbidity and cognitive ability are associated with social health and social-related activity. In this regard, this study aimed to investigate the role of social health in the relationship between multimorbidity and cognitive decline. Materials and Methods: This descriptive-correlational study was conducted on all elderly people aged 70 years and above referring to the outpatient clinics of hospitals in Tehran, Iran, within July-September 2019. The volunteer samples (n=270) were selected from three randomly selected hospitals, namely Imam Khomeini, Sina, and Shariati, using the availability sampling method. The instruments of the study included questionnaires, namely a social-demographic form, the Chronic Diseases Checklist, Montreal Cognitive Assessment (MoCA) Test, and Social Health Questionnaire. The collected data were analyzed in SPSS software (version 22) using linear regression. Results: The results showed that MoCA (cognitive decline) had a significant relationship with multimorbidity (β=0.58, 95% CI: 0.62-0.54, P<0.001) and social health (β=-0.21, 95% CI: -0.26. -0.16, P<0.001). Moreover, the findings indicated that social health was a mediator variable between multimorbidity and cognitive decline (β=0.12, 95% CI: 0.09-0.14, P<0.001), in which the amplification of social health would modulate the negative effect of multimorbidity on cognition ability. Conclusion: According to the results of the present study, social health was a moderating variable in the relationship between multimorbidity and cognitive decline. In the other words, social health was a protective factor against a particular risk factor, such as multimorbidity, in protecting cognitive abilities.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».