Association between physical-activity trajectories and cognitive decline in adults 50 years of age or older
Notice bibliographique
Résumé
Aims: To investigate the associations of physical-activity trajectories with the level of cognitive performance and its decline in adults 50 years of age or older. Methods: We studied 38729 individuals (63 ± 9 years; 57% women) enrolled in the Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe (SHARE). Physical activity was self-reported and cognitive performance was assessed based on immediate recall, verbal fluency, and delayed recall. Physical-activity trajectories were estimated using growth mixture modelling and linear mixed effects models were used to investigate the associations between the trajectories and cognitive performance. Results: The models identified two physical-activity trajectories of physical activity: constantly-high physical activity (N=27634: 71%) and decreasing physical activity (N=11095; 29%). Results showed that participants in the decreasing physical-activity group exhibited a lower level of cognitive performance compared to the high physical-activity group (immediate recall: ß=0.94; 95% confidence interval [CI]=0.92 to 0.95; verbal fluency: ß=0.98; 95% CI=0.97 to 0.98; delayed recall: ß=0.95; 95% CI=0.94 to 0.97). Moreover, compared with participants in the constantly-high physical-activity group, participants in the decreasing physical-activity group showed a steeper decline in all cognitive measures (immediate recall: ß=-0.04; 95% CI=-0.05 to -0.04; verbal fluency: ß=-0.22; 95% CI=-0.24 to -0.21; delayed recall: ß=-0.04; 95% CI=-0.05 to -0.04). Conclusions: Physical-activity trajectories are associated with the level and evolution of cognitive performance in adults over 50 years. Specifically, our findings suggest that a decline in physical activity over multiple years is associated with a lower level and a steeper decline in cognitive performance.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».