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Enregistrement W4205306717 · doi:10.1002/alz.050538

Social support factors and cognitive outcomes in mid‐life

2021· article· en· W4205306717 sur OpenAlexaboutno aff
Margaret Bruck, Feng Xia, Christina S. Dintica, Stephen Sidney, Kristine Yaffe

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessSocial supportPsychologyDigit symbol substitution testCognitionVerbal fluency testStroop effectEffects of sleep deprivation on cognitive performanceClinical psychologyDevelopmental psychologyMedicineNeuropsychologyPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background A growing body of evidence suggests that social support is associated with cognitive outcomes including dementia in late‐life. Yet few studies have examined the association between social support and cognition in mid‐life, a critical time of transition to aging. Furthermore, little is known about the effects of other aspects of social function such as emotional support, social strain and loneliness on cognition. Our goal was to investigate the association between several social support factors and cognitive performance in mid‐life. Method We studied 2,732 Black and White adults from the Coronary Artery Risk Development in Young Adults (CARDIA) Study who completed a social support questionnaire at baseline (CARDIA Year 20, mean age 45.2 years, 57% female, 45% Black) which assessed aspects of emotional support, social strain, and loneliness. At the 10‐year follow‐up, cognitive performance was evaluated with a battery of five tests: Digit Symbol Substitution Test (DSST), Rey Auditory Verbal Learning Test (RAVLT), Stroop Test, Verbal Fluency (category and letter fluency), and the Montreal Cognitive Assessment (MOCA) and standardized to z‐scores. We used linear regression to determine the association between emotional support, social strain, and loneliness, categorized as tertiles (comparing high to low), with mid‐life cognition. Result In unadjusted models, all three social support factors were associated with cognition 10 years later. After adjusting for age, sex, race, education, marital status, income, and depression, participants reporting higher levels of emotional support performed better on all cognitive tests (DSST High vs. Low (z‐score)=0.13 [95%CI 0.03, 0.23]; RAVLT=0.17 [95%CI 0.07, 0.27]; reverse Stroop=0.15 [95%CI 0.05, 0.26]; Verbal Fluency=0.12 [95%CI 0.01, 0.23]; MOCA=0.19 [95%CI 0.09, 0.28]). Less social strain was associated with higher scores on most tests (DSST Low vs. High=0.16 [95%CI 0.06, 0.26]; RAVLT=0.11 [95%CI 0.01, 0.21]; and MOCA=0.13 [95%CI 0.04, 0.23]). Loneliness was not associated with mid‐life cognition. Conclusion Greater level of social support, particularly emotional support, was associated with better mid‐life cognitive outcomes 10 years later. To better inform risk and prevention efforts, more research should be conducted to investigate the associations between various dimensions of social support and cognitive outcomes across the life course.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
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