Social engagement and cognitive decline: Exploring relationships between psychosocial functioning and cognitive performance in individuals with mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Psychosocial factors have been identified as potentially modifiable risk factors for dementia (Livingston et al, 2020).Multiple social factors (e.g., participation in social activities, social support, loneliness) and indicators of mental health (e.g., depression) are associated with cognitive performance cross‐sectionally and can predict cognitive decline and risk for Alzheimer’s disease (AD) over time. However, the association between various psychosocial factors and cognitive performance across specific neuropsychological domains remain understudied in individuals at‐risk for AD. This study examined whether current psychosocial function predicted cognitive performance in individuals with mild cognitive impairment (MCI), a critical risk‐state for AD. Method We used data from the Comprehensive Assessment of Neurodegeneration and Dementia (COMPASS‐ND) study to examine psychosocial and cognitive functioning in 124 participants with MCI (MAge = 71.5 ± 6.4, MEducation = 15.5 ± 3.9). Psychosocial factors were measured using self‐reported questionnaires about mental health (e.g., depression, anxiety), perceived social function (e.g., social support, loneliness), and engagement with social networks (e.g., current participation, number of community activities). Cognitive function was assessed using a comprehensive battery of neuropsychological tests. We conducted a principal component analysis to derive composite scores for five cognitive domains (memory, executive function, verbal fluency, processing speed, and working memory). Multiple linear regression models were used to test the direct effects of various psychosocial variables on cognitive performance, controlling for age, sex, education, MoCA scores, and living circumstances. Results We found that better quality of life was associated with better scores on memory tests. We also found that current social participation was significantly associated with verbal fluency and processing speed. Specifically, those endorsing low current social participation had worse verbal fluency and processing speed scores than those endorsing normal or high current social participation. Conclusion These findings indicate that increased participation in one’s social networks, over other psychosocial factors, has a positive relationship with cognitive performance in multiple domains in individuals with MCI. Our findings provide groundwork for further psychosocial‐cognitive analyses in individuals with (or at risk for) AD to better understand the role of poor social engagement in cognitive decline. References: Livingston et al. (2020). The Lancet, 396, 413‐446.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».