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Enregistrement W4399156547 · doi:10.2196/49790

Relationship Between Physical Exercise and Cognitive Function Among Older Adults in China: Cross-Sectional Population-Based Study

2024· article· en· W4399156547 sur OpenAlexvenueno aff
Fubaihui Wang, Changqing Gao, Yantao Wang, Zhuo Li, Feiran Zheng, Yanan Luo

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionCross-sectional studyPopulationSocial cognitive theoryMetabolic equivalentExercise prescriptionPsychologyPhysical exerciseGerontologyMedicinePhysical therapyPhysical activityDevelopmental psychologyEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The existing literature reveals several significant knowledge gaps that hinder health care providers in formulating exercise prescriptions for cognitive health. OBJECTIVE: This study endeavors to elucidate the relationship between the level of physical activity and cognitive function in older adults in China. Moreover, it seeks to explore the associations between distinct exercise behaviors-such as exercise types, the purpose motivating engagement in exercise, the accessibility of exercise fields, and the inclination toward exercise-and cognitive function. METHODS: Using data from the China Longitudinal Aging Social Survey (CLASS conducted in 2016, cognitive function was meticulously assessed through the modified Chinese version of the Mini-Mental State Examination, encompassing measures of orientation, memory, and calculation. Using self-report structured questionnaires, a myriad of information about physical activity during leisure time, exercise engagement, exercise intensity, primary exercise types, reasons for exercise participation, availability of sports facilities, and exercise willingness was diligently gathered. Robust ordinary least squares regression models were then used to compute coefficients along with 95% CIs. RESULTS: A discernible inverted U-shaped trend in cognitive scores emerged as the level of physical activity surpassed the threshold of 500 metabolic equivalents of task (MET) minutes per week. Notably, individuals with a physical activity level between 500 and 999 MET minutes per week exhibited a coefficient of 0.31 (95% CI 0.09 to 0.54), those with a physical activity level between 1000 and 1499 MET minutes per week displayed a coefficient of 0.75 (95% CI 0.52 to 0.97), and those with a physical activity level above 1500 MET minutes per week demonstrated a coefficient of 0.45 (95% CI 0.23 to 0.68). Older individuals engaging in exercise at specific MET levels showcased superior cognitive function compared to their inactive counterparts. Furthermore, individuals driven by exercise motivations aimed at enhancing physical fitness and health, as well as those using sports facilities or public spaces for exercise, exhibited notably higher cognitive function scores. CONCLUSIONS: The findings underscore the potential of exercise as a targeted intervention for the prevention and treatment of dementia or cognitive decline associated with aging in older individuals. Leveraging these insights to formulate informed exercise recommendations holds promise in addressing a significant public health challenge linked to aging populations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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