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Enregistrement W3185833405 · doi:10.1186/s12889-021-11533-x

Association between temperature exposure and cognition: a cross-sectional analysis of 20,687 aging adults in the United States

2021· article· en· W3185833405 sur OpenAlexfundno aff
Anam Khan, Jessica Finlay, Philippa Clarke, Ketlyne Sol, Robert Melendez, Suzanne E. Judd, Carina J. Gronlund

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Environmental Health SciencesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute on AgingU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésMedicineCross-sectional studyCognitionDemographyBiostatisticsConfidence intervalDistributed lagEnvironmental healthGerontologyPublic healthStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Older adults are particularly vulnerable to the adverse health effects of extreme temperature-related events. A growing body of literature highlights the importance of the natural environment, including air pollution and sunlight, on cognitive health. However, the relationship between exposure to outdoor temperatures and cognitive functioning, and whether there exists any differences across climate region, remains largely unexplored. We address this gap by examining the temperature-cognition association, and whether there exists any variation across climate regions in a national cohort of aging adults. METHODS: In this cross-sectional study, we obtained data on temperature exposure based on geocoded residential location of participants in the REasons for Geographic And Racial Differences in Stroke (REGARDS) study. For each participant, this information was linked to their cognitive scores from Word List Learning and Recall tests to assess cognitive functioning. We used distributed lag non-linear models (dlnm) to model temperature effects over 2 days. Multivariable linear regression was used to compute temperature-cognitive functioning associations, adjusted for important covariates. Region-specific ("Dry", "Mediterranean/oceanic", "Tropical" and "Continental") associations were examined by including an interaction term between climate region and temperature. RESULTS: Amongst 20,687 individuals (mean age = 67.8; standard deviation = 9.2), exposure to region-specific extreme cold temperatures in the "dry" region (e.g., Arizona) over 2 days was associated with lower cognitive scores (Mean Difference [MD]: -0.76, 95% Confidence Interval [CI]: - 1.45, - 0.07). Associations remained significant for cumulative effects of temperature over 2 days. Extremely cold exposure in the "Mediterranean/oceanic" region (e.g., California) over 2 days was also associated with significantly lower cognitive performance (MD: -0.25, 95% CI: - 0.47, - 0.04). No significant associations were observed for exposure to hot temperatures. Cognitive performance was slightly higher in late summer and fall compared to early summer. CONCLUSION: We noted adverse cognitive associations with cold temperatures in traditionally warmer regions of the country and improved cognition in summer and early fall seasons. While we did not observe very large significant associations, this study deepens understanding of the impact of climate change on the cognitive health of aging adults and can inform clinical care and public health preparedness plans.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,626

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations53
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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