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Enregistrement W4321004556 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2022.55631

Bidirectional Associations Between Adiposity and Cognitive Function and Mediation by Brain Morphology in the ABCD Study

2023· article· en· W4321004556 sur OpenAlexaff
Mohammad Nazmus Sakib, John R. Best, Peter A. Hall

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMediationBrain morphometryCognitionPsychologyBrain functionMorphology (biology)Developmental psychologyNeuroscienceMedicineBiologySociologyMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Most epidemiologic studies examine the brain as an outcome in relation to adiposity (ie, the brain-as-outcome perspective), but it is also a potential risk factor associated with adiposity accumulation over time (ie, the brain-as-risk factor perspective). The bidirectionality hypothesis has not been fully explored in adolescent samples previously. Objective: To assess bidirectional associations between adiposity and cognitive function in youth and test mediational pathways through brain morphology (specifically the lateral prefrontal cortex [LPFC]), lifestyle behaviors, and blood pressure. Design, Setting, and Participants: This cohort study uses data (wave 1-3; 2 years of follow-up) from the Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) Study, a long-term longitudinal investigation of brain development in the United States launched in 2015, which recruited 11 878 children aged 9 to 10 years at inception. Data analysis was performed from August 2021 to June 2022. Main Outcomes and Measures: Multivariate multivariable regression analyses were used to assess bidirectional associations of indicators of cognitive function (eg, executive function, processing speed, episodic memory, receptive vocabulary and reading skills) and adiposity (eg, body mass index z scores [zBMI] and waist circumference [WC]). Mediators considered for this investigation were lifestyle variables (eg, diet and physical activity), blood pressure, and the morphology of the LPFC and its subregions. Results: A total of 11 103 individuals (mean [SD] age, 9.91 [0.6] years; 5307 females [48%]; 8293 White individuals [75%] and 2264 Hispanic individuals [21%]) were included in the current study. Multivariate multivariable regression analyses revealed that higher baseline zBMI and WC were associated with worse follow-up episodic memory (β, -0.04; 95% CI, -0.07 to -0.01) and better vocabulary (β, 0.03; 95% CI, 0.002 to 0.06) task performance, in covariate adjusted models. Similarly, superior baseline executive function (zBMI: β, -0.03; 95% CI, -0.06 to -0.01; WC: β, -0.04; 95% CI, -0.07 to -0.01) and episodic memory (zBMI: β, -0.04; 95% CI, -0.07 to -0.02; WC: β, -0.03; 95% CI, -0.06 to -0.002) task performance were associated with better follow-up adiposity status in covariate adjusted models. Cross-lagged panel models with latent variable modeling had a bidirectional association with executive function task performance (brain-as-outcome: β, -0.02; 95% CI, -0.05 to -0.001; brain-as-risk factor: β, -0.01; 95% CI, -0.02 to -0.003). The hypothesized associations were statistically mediated by LPFC volume and thickness, physical activity, and blood pressure. Conclusions and Relevance: In this cohort study, executive function and episodic memory were bidirectionally associated with adiposity indices over time in this adolescent sample. These findings suggest that the brain can be both a risk factor and an outcome of adiposity; this complex bidirectional association should be taken into account in future research and clinical practice.

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)0,003
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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