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Enregistrement W4310464199 · doi:10.1007/s11357-022-00703-3

Handgrip strength is associated with learning and verbal fluency in older men without dementia: insights from the NHANES

2022· article· en· W4310464199 sur OpenAlexaff
Konstantinos Prokopidis, Panagiotis Giannos, Theocharis Ispoglou, Ben Kirk, Oliver C. Witard, Yannis Dionyssiotis, David Scott, Helen Macpherson, Gustavo Duque, Masoud Isanejad

Notice bibliographique

RevueGeroScience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésVerbal fluency testNational Health and Nutrition Examination SurveyDementiaBoston Naming TestGrip strengthGerontologyMedicineCohortCognitionHand strengthDigit symbol substitution testPopulationTrail Making TestCognitive testPhysical therapyDiseaseNeuropsychologyPsychiatryInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Low handgrip strength, a hallmark measure of whole-body strength, has been linked with greater odds of cognitive decline and dementia; however, conflicting findings, which could be due to population characteristics and choice of tools, such for the assessment of handgrip strength and cognitive function domains, also exist. Therefore, we examined the relationship of handgrip strength with a comprehensive list of tests to assess domains of cognitive function using a representative sample of US older men and women without neurodegenerative disorders such as dementia. We analyzed cross-sectional data from the US National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) between 2011 and 2014, with a study cohort of 777 older adults (380 men and 397 women) above 60 years of age. Handgrip strength was assessed using a handgrip dynamometer, while cognitive function was assessed through the Consortium to Establish a Registry for Alzheimer’s Disease (CERAD) Word List Learning Test (WLLT), Word List Recall Test (WLRT), Intrusion Word Count Test (WLLT-IC and WLRT-IC), the Animal Fluency Test (AFT), and the Digit Symbol Substitution Test (DSST). Sex-stratified multiple linear regression analyses were performed upon covariate adjustment for age, ethnicity, socio-economic status, education, medical history, body mass index, physical activity, energy, protein, and alcohol intake. Maximal handgrip strength was positively associated with cognitive function scores, including CERAD WLLT (P = 0.009, R2 = 0.146) and AFT (P = 0.022, R2 = 0.024) in older men, but not in women (CERAD WLLT: P = 0.253, AFT: P = 0.370). No significant associations with CERAD WLLRT (men: P = 0.057, women: P = 0.976), WLLT-IC (men: P = 0.671, women: P = 0.869), WLLRT-IC (men: P = 0.111, women: P = 0.861), and DSST (men: P = 0.108, women: P = 0.091) were observed. Dose–response curves exhibited a prominent linear relationship between all significant associations after covariate adjustment, with no indication of a plateau in these relationships. In conclusion, higher handgrip strength was independently associated with better learning ability for novel verbal information and verbal fluency in US men over the age of 60 and without dementia. Longitudinal studies are required to confirm whether muscle strength independently predicts cognitive function changes in older adults in a sex-specific manner, and whether this connection is affirmed to the possibility of reverse causation due to declines in physical activity levels in the preclinical phase of dementia.

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)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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