The prospective association between physical activity and memory in the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Physical activity is a recommended health behaviour and there exists a literature base linking physical activity and cognition in mid‐life and older adulthood. Yet, longitudinal study of physical activity and cognition is needed in order to account for determinants of health which may affect participation in physical activity and attenuate previously observed relationships. The aim of this study was to examine the longitudinal relationship between different intensities of physical activity and memory at first three‐year follow‐up in a large prospective survey of Canadian adults. Method Data were drawn from the Canadian Longitudinal Study of Aging (CLSA), an ongoing prospective cohort study. Participants self‐reported a number of health behaviours, health‐professional diagnosed conditions, and social and demographic factors. Physical activity was measured using the Physical Activity Scale for the Elderly (PASE). Past‐week activity was classified according to type of intensity (e.g., strenuous) and duration (e.g., minutes [mins] and hours [hrs]). Memory was assessed using the Rey Auditory Verbal Learning Test, with higher scores reflective of better memory performance. We used linear regression modelling to examine associations between physical activity at baseline and memory three‐years later, after adjustment for an array of potential confounders. Result In fully adjusted models, the pattern of findings across type of activity and duration was mixed. We observed a protective relationship of physical activity at some levels of walking (30mins to <1 hr: b= 0.14, p=0.021, 1hr to <2 hrs: b= 0.14, p=0.029), light activity (1hr to <2 hrs: b= 0.17, p=0.035, 2 hours or more: b= 0.15, p=0.050), moderate activity (1hr to <2 hrs: b= 0.38, p<0.001, 2 hours or more: b= 0.35, p<0.001), and strenuous activity (1hr to <2 hrs: b= 0.18, p=0.004). No prospective relationships were observed for strength‐based activities. Conclusion Certain types of physical activity were associated with better memory at follow‐up. On average, activities within the 1 to 2 hour range were most beneficial. Potential benefits of physical activity on memory may only be realized after other health considerations are first considered.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».