Nutrition risk and cognitive performance in community-living older adults without cognitive impairment: a cross-sectional analysis of the Canadian Longitudinal Study on Aging
Notice bibliographique
Résumé
Malnutrition is correlated with poor cognition; however, an understanding of the association between nutrition risk, which precedes malnutrition, and cognition is lacking. This study aimed to determine if nutrition risk measured with the SCREEN-8 tool is associated with cognitive performance among cognitively healthy adults aged 55+, after adjusting for demographic and lifestyle covariates. Sex- and age-stratified analyses were also explored. Baseline data from the Canadian Longitudinal Study on Aging was used. Cognition was determined using a 6-measure composite score based on four executive functions and two memory tasks, taking into account age, sex, and education. Multivariable linear regression was performed while adjusting for body mass index (BMI), lifestyle, and health covariates in the entire sample ( n = 11 378) and then stratified by sex and age. Approximately half of participants were female (54.5%) aged 65+ (54.1%). Greater nutrition risk was associated with poorer cognitive performance in the entire sample ( F [1, 11 368] = 5.36, p = 0.021) and among participants aged 55–64 ( n = 5227; F [1, 5217] = 5.45, p = 0.020). Sex differences in lifestyle and health factors associated with cognition were apparent, but nutrition risk was not associated with cognition in sex-stratified models. Based on this analysis, there may be an association between nutrition risk and cognitive performance in older adults. When screening for either cognitive impairment or nutrition risk, complementary assessments for these conditions is warranted, as early intervention may provide benefit.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».