Lower cognitive function as a risk factor for anemia among older Japanese women from the longitudinal observation in the <scp>SONIC</scp> study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aging-related increase in the incidence of anemia potentially affects the mortality risk. Lower cognitive function is common among older adults, and anemia is one of the causes of cognitive decline. However, to the best of our knowledge, no study has investigated whether cognitive decline is a risk factor for anemia in older people. Therefore, in this study, we used a 3-year longitudinal evaluation to examine the association of cognitive function with anemia in community-dwelling older adults. METHODS: This longitudinal study enrolled participants without anemia (diagnosed based on the World Health Organization's criteria) at baseline. Cognitive function was assessed using the Japanese version of the Montreal Cognitive Assessment. Multiple logistic regression models were used to examine the association between cognitive function at baseline and the presence of anemia 3 years later. RESULTS: Participants were in the 69-71 and 79-81 years age groups, and 974 older people (48.6% men) were enrolled, of whom 126 (12.9%) had anemia after 3 years. After adjusting, cognitive function at baseline was associated with anemia in women, but not in men. CONCLUSIONS: Older Japanese women with lower cognitive function have an increased risk for anemia 3 years later. The adoption of a lifestyle that utilizes or improves cognitive function might be important to prevent anemia in older women. Geriatr Gerontol Int 2023; 23: 334-340.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».