Visual Impairment, Eye Disease, and 3-Year Cognitive Decline: The Canadian Longitudinal Study on Aging
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine the longitudinal association between vision-related variables and the 3-year change in cognitive test scores in a community-dwelling sample of adults and to explore whether sex, education, or hearing loss act as effect modifiers. METHODS: Data came from two waves of a 3-year population-based prospective cohort study (Canadian Longitudinal Study on Aging), which consisted of 30,097 randomly selected people aged 45-85 years from 7 Canadian provinces. Visual impairment (VI) was defined as binocular presenting visual acuity worse than 20/40. Participants were asked if they had ever had a diagnosis of age-related macular degeneration (AMD), glaucoma, or cataract. Cognitive change over 3 years was examined by calculating the difference between baseline and follow-up scores for the Rey Auditory Verbal Learning Test (RAVLT) and the RAVLT delayed test (memory tests), the Controlled Oral Word Association Test (COWAT) and the Animal Naming Test (ANT) (verbal fluency tests), and the Mental Alternation Test (MAT) (processing speed test). Multiple linear regression was used. RESULTS: VI, AMD, and cataract were not associated with 3-year changes on any of the 5 cognitive tests after adjusting for age, sex, ethnicity, education, income, smoking, diabetes, stroke, heart disease, and province. A report of glaucoma was associated with greater declines in MAT scores (β = -0.60, 95% CI -1.03, -0.18). No effect modification was detected. CONCLUSIONS: Glaucoma was associated with worsening processing speed. Further research to confirm this finding and to understand the possible reason is necessary.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».