Dietary patterns, inflammatory biomarkers and cognition in older adults: An analysis of three population-based cohorts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Targeting effective strategies to prevent cognitive decline is key in the aging population. Some diets have been linked to a slower cognitive decline, potentially through reducing inflammation. We aimed at determining the effect of inflammatory dietary patterns (IDPs) on cognitive function in three population-based cohorts. METHODS: In this longitudinal study, we analyzed data from the Canadian Longitudinal Study of Aging, CoLaus|PsyCoLaus and Rotterdam Study. Our analytical sample included participants over 55 years old with baseline data on cognition, dietary intake, and inflammatory markers. IDPs were derived for each cohort using reduced rank regression to reflect maximal variation in three inflammatory markers. We calculated scores of consumption of the IDPs, higher scores indicating more IDP consumption. We used inverse probability of treatment and censoring weights in the marginal structural models to estimate associations of higher versus lower quarters of consumption of an IDP on general cognition (Mini-Mental State Evaluation) and four cognitive domains (memory, verbal fluency, verbal learning and processing speed and executive function) during at least 3 years of follow-up. RESULTS: We included 10,366 participants (mean age 68) followed-up for a mean of 5 years. Diet explained between 1 and 2% of the variation of the inflammatory markers. There were no differences in general cognition when comparing the highest to the lowest quarter of consumption of IDPs among the three cohorts. Mean differences for the four cognitive domains were of small magnitude across cohorts and not clinically relevant. CONCLUSION: Diet explained low variation in inflammatory markers. Consuming IDPs was not associated with mean differences in general or domain-specific cognitive function.
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 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 ».