The Relationship Between Oral Health and Cognitive Function Among Community‐Dwelling Japanese Older Adults: A Cross-sectional Study Using Toon Health Study Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background This study aimed to investigate the relationship between tooth loss and cognitive function in community-dwelling elderly. Methods A total of 438 men and 715 women aged 60–84 years who participated in the Toon Study—an epidemiological study conducted among local residents of Toon City, Ehime Prefecture, Japan from 2014 to 2018—were included. A self-administered questionnaire was used to assess oral health status (number and bite of teeth). Mild cognitive impairment (MCI) was assessed using the Japanese version of the Montreal Cognitive Assessment, with scores < 26 considered as MCI. The odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (95% CI) of MCI were compared with having 25 + teeth and good masticatory status, after adjusting for age, sex, and other potential confounding factors using a logistic regression model. Results The multivariate adjusted ORs (95% CIs) of MCI for having < 15 teeth compared with ≥ 25 was 1.34 (0.97–1.84). Additionally, that of poor masticatory performance compared with good masticatory status was 1.41 (1.06–1.88). Associations were evident in those aged < 75, with ORs (95% CIs) for number of teeth and masticatory status of 1.58 (1.10–2.27) and 1.50 (1.09–2.08), respectively. This was in contrast to those aged ≥ 75 years. Conclusions Our findings suggest that, to maintain cognitive function, maintaining both the number of teeth and the complex oral function of bite in individuals aged < 75 years is vital.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».