Higher versus lower nut consumption and changes in cognitive performance over two years in a population at risk of cognitive decline: a cohort study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tree nuts and peanuts (henceforth, nuts) are nutrient-dense foods rich in neuroprotective components; thus, their consumption could benefit cognitive health. However, evidence to date is limited and inconsistent regarding the potential benefits of nuts for cognitive function. OBJECTIVE: To prospectively evaluate the association between nut consumption and 2-y changes in cognitive performance in older adults at cognitive decline risk. METHODS: A total of 6,630 participants aged 55 to 75 y (mean age 65.0±4.9 y, 48.4% women) with overweight/obesity and metabolic syndrome completed a validated semi-quantitative food frequency questionnaire and a comprehensive battery of neuropsychological tests at baseline and a 2-y follow-up. Composite cognitive scores were used to assess global, general, attention, and executive function domains. Nut consumption was categorized as <1, ≥1 to <3, ≥3 to <7, and ≥7 servings/wk (1 serving=30 g). Multivariable-adjusted linear regression models were fitted to assess associations between baseline nut consumption and 2-y cognitive changes. RESULTS: Nut consumption was positively associated with 2-y changes in general cognitive function (P-trend <0.001). Compared with participants consuming <1 serving/wk of nuts, those categorized as consuming ≥3 to <7 and ≥7 servings/wk showed more favorable changes in general cognitive performance (β z-score [95% CI] = 0.06 [0.00,0.12] and 0.13 [0.06,0.20], respectively). No significant changes were observed in the multivariable-adjusted models for other cognitive domains assessed. CONCLUSION: Frequent nut consumption was associated with a smaller decline in general cognitive performance over 2 y in older adults at risk of cognitive decline. Randomized clinical trials to verify our findings are warranted.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle