Sociodemographic features associated with the MoCA, SPPB, and GDS scores in a community-dwelling elderly population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An accurate evaluation of cognitive function, physical health, and psychological health is fundamental for assessing health problems in the elderly population, and it is important to identify the necessity of early therapeutic intervention. The objective of this study was to evaluate the states of mental and physical functions and to investigate the relationships between sociodemographic features and these functions in a community-dwelling elderly population. METHODS: This community-based cross-sectional study was conducted in a suburban district of Shanghai, China. A total of 1025 participants aged 60-89 years underwent investigations of demographic and lifestyle features and a multidimensional geriatric evaluation comprising the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Short Physical Performance Battery (SPPB), and Geriatric Depression Scale (GDS). RESULTS: The results of the multivariate linear regression models demonstrated that the MoCA and SPPB scores decreased with advancing age (all P < 0.01). However, the GDS score did not exhibit an age-related decrease (P = 0.09). Both sex and living alone influenced the MoCA score (P < 0.01 and P = 0.04, respectively), SPPB score (P < 0.01 and P = 0.04, respectively), and GDS score (P < 0.01 and P < 0.01, respectively). A higher education level was related to better MoCA and SPPB scores (all P < 0.01). Furthermore, age and sex had interactive effects on the MoCA score (P = 0.03) and SPPB score (P < 0.01). The kernel-weighted local polynomial smoothing curves exhibited similar trends. CONCLUSIONS: It is imperative to develop a more sensitive evaluation of physical function, and to encourage various intellectually and emotionally stimulating social activity strategies to promote healthy aging, especially in elderly women and those living alone who have a low education level.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».