Weakness Thresholds Are Differentially Linked to Cognitive Function by Obesity Status in Older Americans
Notice bibliographique
Résumé
Background: Weakness can be operationalized with several thresholds, which in turn, could impact associations with cognitive impairment when considering obesity status. Objective: We examined the associations of absolute, normalized, and collective weakness thresholds on future cognitive impairment by obesity status in older adults. Methods: We performed a secondary data analysis on the 2006–2018 waves of the Health and Retirement Study. A spring-type dynamometer collected handgrip strength (HGS). Males were categorized weak if their HGS was <35.5-kg (absolute), <0.45-kg/kg (body mass normalized), or <1.05-kg/kg/m 2 (body mass index (BMI) normalized), while females were defined as weak if their HGS was <20.0-kg, <0.337-kg/kg, or <0.79-kg/kg/m 2 . The modified Telephone Interview of Cognitive Status examined cognitive function. Persons scoring ≤10 had a cognitive impairment. Obesity was categorized as BMI ≥30 kg/m 2 . Results: We included 7,532 and 3,584 persons aged ≥65-years living without and with obesity, respectively. Those without obesity but beneath the absolute weakness threshold had 1.54 (95% confidence interval (CI): 1.24–1.91) greater odds for future cognitive impairment. Persons with obesity and beneath each threshold also had greater odds for future cognitive impairment: 1.89 (95% CI: 1.28–2.78) for absolute, 2.17 (95% CI: 1.02–4.62) for body mass normalized, and 1.75 (95% CI: 1.10–2.80) for BMI normalized. Older Americans without obesity but underneath all the weakness thresholds had 1.32 (95% CI: 1.00–1.74) greater odds for impairment in cognitive function, while persons with obesity had 2.76 (95% CI: 1.29–5.93) greater odds. Conclusions: There should be consideration for how body size and different weakness thresholds may influence future cognitive outcomes.
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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) | 0,001 | 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 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 ».