MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4221010948 · doi:10.47081/njn2022.13.1/001

Modifiable Risk Factors as Predictors of Global Cognition in Adults: A Pilot Study of Two Rural Communities in Anambra State, Nigeria

2022· article· en· W4221010948 sur OpenAlexaboutno aff
Valentine Ucheagwu, Rita Ugokwe-Joseph, C. C. Ajaelu

Notice bibliographique

RevueNIgerian Journal of Neuroscience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Science and Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionUnderweightMedicineGerontologyDiabetes mellitusCognitive declineStroke (engine)Environmental healthObesityDementiaOverweightInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modifiable risk factors are behaviours and exposures that can raise or lower a person's risk of developing diseases. These risk factors by themselves are modifiable and have been shown to drive midlife chronic diseases. This study investigated the roles of modifiable risk factors (i.e., hypertension, diabetes, stroke, measures of adiposity, and physical activity among others) on global cognition in rural community dwellers from southeast Nigeria. One hundred and fifty participants (95 females and 55 males; age = 58.6; SD age = 4.8) were recruited for the study through a door-to-door approach. Montreal Cognitive Assessment was used to capture global cognition. Self-report measures and standardized instruments were used respectively, to gather information on modifiable risk factors and measures of adiposity. Because this was a pilot study, two rural communities were selected based on proximity and convenience for the research team. Linear analysis of variance and multiple regression statistics were used for data analysis. Result showed significant differences at p< 0.05 level on global cognition between diabetic and non-diabetic groups as well as stroke and non-stroke groups. Physical activity was shown as significant predictor of global cognition while sleep and social relations were not. Equally, arm (Beta = 0.31) and waist (Beta= 0.12) circumferences significantly predicted global cognition and underweight participants performed significantly worse F(3,148) = 2.6) on global cognition.

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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,662

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNIgerian Journal of NeuroscienceMême sujetCognitive Science and MappingTravaux en français237 207