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Enregistrement W4390192665 · doi:10.1002/alz.073527

The associations of diet quality trajectories with cognitive frailty in community‐dwelling older adults

2023· article· en· W4390192665 sur OpenAlexaboutno aff
T.-K. Lee, Ling‐Wei Chen, Jeng‐Min Chiou, Ta‐Fu Chen, Jen‐Hau Chen, Yen‐Ching Chen

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionGerontologyMedicineOdds ratioConfidence intervalCognitive declineOddsEffects of sleep deprivation on cognitive performanceCohortGeneralized estimating equationCohort studyDemographyDementiaLogistic regressionInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Diet quality is an essential modifiable factor that has been associated with cognitive performance and physical function. However, few studies investigated the association of diet quality trajectories with “cognitive frailty.” This study aimed to identify specific diet quality trajectories and explore their relationship with cognitive frailty in Taiwanese community‐dwelling older adults. Method This 11‐year cohort study (2011‐2022) recruited 520 non‐demented older adults at baseline (2011‐2013). The global and domain‐specific cognition was assessed by the Taiwanese version of the Montreal Cognitive Assessment and a battery of neuropsychological tests. Physical frailty was assessed by a modified version of the criteria of Fried et al. The presence of both physical frailty and MCI was defined as cognitive frailty. Diet quality was assessed by the modified Alternative Healthy Eating Index, which includes seven components obtained from a semi‐quantitative food frequency questionnaire. Growth mixture modeling was used to identify diet quality trajectories over 11 years. The generalized linear mixed model was used to explore the association of energy‐adjusted diet quality trajectories with cognitive frailty over time adjusting for important covariates. Result This study identified four diet quality trajectories: 1) worsening, 2) low‐moderate‐low, 3) moderate‐low‐moderate, and 4) still low. Compared to trajectory 4, trajectory 3 had lower odds of worsening frailty [adjusted odds ratio (aOR) = 0.48; 95% confidence interval (CI): 0.27, 0.85], worsening cognitive‐frailty (aOR = 0.52; 95% CI: 0.30, 0.92), and impaired logical memory‐frailty (aOR = 0.42‐0.53). In addition, trajectory 1 had lower odds of worsening impaired logical memory‐physical frailty (aOR = 0.53; 95% CI: 0.32, 0.86) compared with trajectory 4. No association was found for trajectory 2. Conclusion We found that the moderate‐low‐moderate diet quality trajectory lowers the odds of worsening frailty and cognitive frailty. Further studies on different ethnic groups will help researchers to clarify the temporal relationship between diet quality and cognitive frailty.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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