Association between Multiple Trace Elements, Executive Function, and Cognitive Impairment with No Dementia in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Many studies suggest a significant association between individual essential trace elements (ETEs) and cognitive impairment in older adults, but evidence of the synchronized effect of multiple ETEs on cognitive function is lacking. We investigated the association between multiple ETEs, cognitive impairment with no dementia (CIND), and executive function in older Korean adults, using the Bayesian kernel machine regression (BKMR) model. Three hundred and thirty-six older adults were included as the study population and classified as the CIND and control groups. Blood manganese (Mn), copper (Cu), zinc (Zn), selenium (Se), and molybdenum (Mo) were measured as relevant ETEs. The frontal/executive tests included digit symbol coding (DSC), the Korean color word Stroop test (K-CWST), a controlled oral word association test (COWAT), and a trial-making test (TMT). Overall, the BKMR showed a negative association between multiple ETEs and the odds of CIND. Mn was designated as the most dominant element associated with the CIND (PIP = 0.6184), with a U-shaped relationship. Cu and Se levels were positively associated with the K-CWST percentiles (β = 31.78; 95% CI: 13.51, 50.06) and DSC percentiles (β = 25.10; 95% CI: 7.66, 42.53), respectively. Our results suggest that exposure to multiple ETEs may be linked to a protective mechanism against cognitive impairment in older adults.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».