Prioritizing determinants of cognitive function in healthy middle-aged and older adults: insights from a machine learning regression approach in the Canadian longitudinal study on aging
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The preservation of healthy cognitive function is a crucial step toward reducing the growing burden of cognitive decline and impairment. Our study aims to identify the characteristics of an individual that play the greatest roles in determining healthy cognitive function in mid to late life. Methods: Data on the characteristics of an individual that influence their health, also known as determinants of health, were extracted from the baseline cohort of the Canadian Longitudinal Study of Aging (2015). Cognitive function was a normalized latent construct score summarizing eight cognitive tests administered as a neuropsychological battery by CLSA staff. A higher cognitive function score indicated better functioning. A penalized regression model was used to select and order determinants based on their strength of association with cognitive function. Forty determinants (40) were entered into the model including demographic and socioeconomic factors, lifestyle and health behaviors, clinical measures, chronic diseases, mental health status, social support and the living environment. Results: The study sample consisted mainly of White, married, men and women aged 45-64 years residing in urban Canada. Mean overall cognitive function score for the study sample was 99.5, with scores ranging from 36.6 to 169.2 (lowest to highest cognitive function). Thirty-five (35) determinants were retained in the final model as significantly associated with healthy cognitive functioning. The determinants demonstrating the strongest associations with healthy cognitive function, were race, immigrant status, nutritional risk, community belongingness, and satisfaction with life. The determinants demonstrating the weakest associations with healthy cognitive function, were physical activity, greenness and neighborhood deprivation. Conclusion: Greater prioritization and integration of demographic and socioeconomic factors and lifestyle and health behaviors, such greater access to healthy foods and enhancing aid programs for low-income and immigrant families, into future health interventions and policies can produce the greatest gains in preserving healthy cognitive function in mid to late life.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».