Social determinants of health and cognitive performance of older adults living in rural communities: The Three Villages Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: There is limited information on factors associated with poor cognitive performance in rural settings of Low- and Middle-Income Countries. Using the Three Villages Study Cohort, we assessed whether social determinants of health (SDH) play a role in cognitive performance among older adults living in rural Ecuador. METHODS: Atahualpa, El Tambo and Prosperidad residents aged ≥60 years received measurement of SDH by means of the Gijon Scale together with a Montreal Cognitive Assessment (MoCA). The association between SDH and cognitive performance (dependent variable) was assessed by generalized linear models, adjusted for demographics, years of education, cardiovascular risk factors, symptoms of depression and biomarkers of structural brain damage. RESULTS: We included 513 individuals (mean age: 67.9 ± 7.3 years; 58% women). The mean score on the Gijon scale was 9.9 ± 2.9 points, with 237 subjects classified as having a high social risk (≥10 points). The mean MoCA score was 19.6 ± 5.4 points. Locally weighted scatterplot smoothing showed an inverse linear relationship between SDH and MoCA scores. SDH and MoCA scores were inversely associated in linear models adjusted for clinical covariates (β: -0.17; 95% C.I.: -0.32 to -0.02; p = 0.020), neuroimaging covariates (β: -0.17; 95% C.I.: -0.31 to -0.03; p = 0.018), as well as in the most parsimonious model (β: -0.16; 95% C.I.: -1.30 to -0.02; p = 0.026). CONCLUSIONS: Study results provide robust evidence of an inverse association between SDH and cognitive performance. Interventions and programs aimed to reduce disparities in the social risk of older adults living in underserved rural populations may improve cognitive performance in these individuals.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».