Sex differences in the association between Body Mass Index and cognitive function in Parkinson disease: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Objective This study utilized a binary logistic regression model to explore the relationship between Body Mass Index (BMI) and cognitive function in Parkinson’s disease (PD) patients. Methods In this cross-sectional study, data were obtained from 1,005 Parkinson’s patients enrolled in the Parkinson’s Progression Markers Initiative (PPMI) from 2010 to 2023, including 378 females and 627 males. Cognitive function was assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scale, and the correlation between BMI and cognitive function was determined using binary logistic regression. Results The median age of enrollment was 63.6 (56.2, 69.6) years old, including 378 (37.6%) females and 627 (62.4%) males. In the final adjusted model, a significant positive correlation was found between BMI and the prevalence of cognitive impairment in females (OR = 1.06, 95% CI = 1.01 ~ 1.12, p = 0.022), while no correlation was found in males (OR = 1.03, 95% CI = 0.99 ~ 1.08, p = 0.165). The results after categorizing BMI indicate that, among females, the risk of cognitive impairment increases for both groups with BMI ≥ 30 kg/m 2 and those with 25 ≤ BMI < 30 kg/m 2 compared to the reference group with BMI < 25 kg/m 2 , with a p for trend <0.001 indicating a stable and strong association between BMI and cognitive impairment in females. In males, the results were not significant. The trend of linear fitting was consistent with the above results. Conclusion In female Parkinson’s patients, there is a positive correlation between BMI and cognitive impairment, while no correlation was found in male patients. This study provides new evidence of sex differences in the correlation between BMI and cognitive impairment among Parkinson’s patients. The role of sex differences in the relationship between BMI and cognitive impairment should be considered in future research.
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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 ».