Singing Habit Potentially Prevents the Oral Frailty of Japanese Healthy Middle-Aged and Elderly Individuals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Focus has recently been placed on the importance of taking measures against the oral frailty of healthy elderly individuals. OBJECTIVE: To exploratorily examine the association of singing habit with the oral frailty of Japanese healthy middle-aged and elderly subjects. METHODS: Self-reported questionnaire surveys on singing habit, oral frailty, social isolation, and depressive tendency were conducted. Pearson’s correlation coefficients were calculated, and simple linear regression analysis assessed the association of an independent variable (singing habit scores) with a dependent variable [oral frailty index (OFI)-8 scores], while multiple linear regression analysis assessed the associations of independent variables (age, gender, as well as the presence or absence of singing habit, social isolation, and depressive tendency) with the OFI-8 scores. RESULTS: 32 subjects (6 males and 26 females; mean age, 69.0±5.6 years) participated in the surveys. The OFI-8 scores ranged from 0 to 11 points (mean score: 3.3±2.3 points), with the most predominant score of 4 points (8/32, 25.0%). Simple linear regression analysis (n=32) revealed that singing habit significantly lowered the OFI-8 scores (p=0.045), although no correlation was detected (R2=0.1269). Multiple linear regression analysis (n=31) revealed that singing habit showed a moderate inverse correlation (b, -1.73; r=-0.44) with and significantly lowered the OFI-8 scores (p=0.03), suggesting its potential of reducing the risk of oral frailty. Age, social isolation, and depressive tendency had no significant association with the OFI-8 scores. CONCLUSION: The present exploratory study does not provide conclusive evidence about oral frailty prevention by singing habit but affords underpinnings for further research. Keywords: Singing Habit, Oral Frailty, Depression, Social Isolation, Healthy Middle-Aged and Elderly Individuals, Self-reported Questionnaire Surveys
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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 | 0,010 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».