Diabetes status and cognitive function in middle-aged and older adults in the Canadian longitudinal study on aging
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Diabetes is recognized as a significant risk factor for cognitive impairment. However, this association has not been thoroughly examined using large-scale population-based datasets in the Canadian context. The objective of this study was to investigate the potential association between cognitive function and diabetes in a large population-based sample of middle-aged and older Canadians. Methods: We utilized baseline data from the Canadian Longitudinal Study on Aging (N=30,097) to test our hypotheses, using five indicators of cognitive function (animal fluency, Stroop interference, reaction time, immediate and delayed memory recall). We conducted multivariate multivariable linear regression and subsequently performed tests for moderation analysis with lifestyle factors and health status. Results: The analysis revealed that type 2 diabetes (T2DM) was associated with lower performance on most cognitive tasks, including those assessing executive function (b=0.60, 95% CI 0.31 to 0.90), reaction time (b=16.94, 95% CI 9.18 to 24.70), immediate memory recall (b=-0.10, 95% CI -0.18 to -0.02), and delayed memory recall (b=-0.12, 95% CI -0.21 to -0.02). However, no significant association was observed between other types of diabetes and cognitive performance. Moderation effects were largely null for T2DM, with the exception of alcohol intake for reaction time, and physical activity for animal fluency. Conclusions: The study showed that individuals with T2DM exhibit poor performance on tasks that assess executive function, reaction time, and memory. Therefore, optimizing cognitive health among individuals with T2DM should be a priority in primary care. Additionally, further studies should examine this association using longitudinal data.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».