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Enregistrement W4312087179 · doi:10.1002/alz.067415

Profiles of 24‐hour Activity Cycle in Older Adults with Mild Cognitive Impairment: Does it Matter for Cognition?

2022· article· en· W4312087179 sur OpenAlexaffabout
Guilherme Moraes Balbim

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBritish Columbia Centre of Excellence for Women's HealthVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVerbal fluency testCognitionEffects of sleep deprivation on cognitive performanceDementiaPsychologyAudiologyMemory spanCognitive declineRecallVerbal memoryBody mass indexGerontologyWorking memoryMedicineNeuropsychologyInternal medicinePsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Mild cognitive impairment (MCI) is associated with increased risk for dementia and is characterized by poorer cognitive performance. Physical activity, sedentary behaviour, and sleep constitute the 24‐hour activity cycle (24‐HAC). Each of these share an inter‐dependent relationship with each other and are associated with cognitive health in older adults. It is unclear whether differences in the 24‐HAC profiles in older adults with MCI are associated with cognitive performance. Therefore, we examined whether older adults with MCI showed differences in cognitive performance based on profiles of 24‐HAC. Method A cross‐sectional analysis of 247 community‐dwelling older adults (aged 55+ years) with MCI (Montreal Cognitive Assessment <26). MotionWatch8© assessed 24‐HAC (5‐7 days) of physical activity, sedentary behaviour, and sleep duration and quality. We measured cognitive performance with composite z‐scores of executive function (verbal fluency test, digit span forward and backward), processing speed (trail making tests A and B), and memory (word recognition, word recall, and delayed recall). Latent profile analysis identified common profiles of the 24‐HAC. ANCOVAs compared cognitive performance between profiles, adjusted for age, biological sex, body mass index, and educational attainment. Result We identified four distinct profiles with acceptable fit (Table 2). Profile 1 (n = 84) showed balanced levels in the 24‐HAC and longer sleep duration. Profile 2 (n = 44) had below‐average physical activity, sleep duration and quality, and above‐average sedentary behaviour. Profile 3 (n = 37) showed the lowest physical activity levels, the highest sedentary behaviour, above‐average sleep duration and quality. Profile 4 (n = 71) had the highest physical activity, the lowest sedentary behaviour, and below‐average sleep duration and quality. ANCOVAs revealed a main effect of profile (p = 0.046) on processing speed (Table 3). Post‐hoc analysis (Estimated mean difference = 0.39, p = 0.036) showed that participants in Profile 1 demonstrated better performance (0.08 [95%CI ‐0.23; 0.39]) compared with participants in Profile 3 (‐0.31 [95%CI ‐0.68; 0.06]) (Table 3). No other statistically significant differences were noted. Conclusion Older adults with MCI appear to have four distinct 24‐HAC profiles. Balanced levels of 24‐HAC are associated with better processing speed compared with a less physically active, more sedentary, and lower sleep quality profile.

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)0,004
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,282 · 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
Publié2022
Routes d'admission2
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