Exploring the association between number of teeth, food intake, and cognitive function: A 9-year longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to investigate the association between the number of teeth, food intake, and cognitive function in Japanese community-dwelling older adults. METHODS: This 9-year longitudinal study included a total of 293 analyzable participants who participated in baseline and follow-up surveys. Dental status (number of teeth and periodontal pocket depth), dietary assessment using the brief-type self-administered diet history questionnaire, cognitive function, and the following confounding factors were evaluated: educational level, financial satisfaction, living situation, smoking and drinking habits, history of chronic diseases, apolipoprotein E-ε4 carrier, body mass index, handgrip strength, instrumental activities of daily living, and depressive symptomatology. The Japanese version of the Montreal Cognitive Assessment was used to evaluate cognitive function. A multinomial logistic regression analysis for the intake level of each food categorized into three groups (low, moderate, high), and a generalized estimating equation (GEE) for cognitive function over nine years were performed. RESULTS: After controlling for confounding factors, the number of teeth was shown to be associated with the intake of green-yellow vegetables and meat. Furthermore, the GEE indicated that the lowest quartile of intake of green-yellow vegetables significantly associated with lower cognitive function (unstandardized regression coefficient [B] = -0.96, 95 % confidence interval [CI]: -1.72 to -0.20), and the lowest quartile of intake of meat significantly associated with lower cognitive function (B = -1.42, 95 % CI: -2.27 to -0.58). CONCLUSIONS: The intake of green and yellow vegetables and meat, which is influenced by the number of teeth, was associated with cognitive function in Japanese community-dwelling older adults. CLINICAL SIGNIFICANCE: There are few studies that have examined the association between oral health, food intake, and cognitive function. This 9-year longitudinal study suggests that it is important to maintain natural teeth to enable the functional means to consume green-yellow vegetables and meat, and thereby help maintain cognitive function.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».