Undernutrition, cognitive decline and dementia: The collaborative PROMED-COG pooled cohorts study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIMS: Undernutrition may negatively impact cognitive function, but evidence of this relationship is not yet consolidated. Under the "PROtein enriched MEDiterranean diet to combat undernutrition and promote healthy neuroCOGnitive ageing" (PROMED-COG) project, we evaluated the association between undernutrition, and cognitive decline and incident dementia in older adults. METHODS: Retrospective data harmonization was performed on three Italian population-based studies: the Italian Longitudinal Study of Ageing (ILSA), the Progetto Veneto Anziani (Pro.V.A.), and the Bollate Eye Study-Follow-Up (BEST-FU). The associations between undernutrition, operationalized using the Global Leadership Initiative on Malnutrition (GLIM) criteria, and decline on the Mini-Mental State Examination (MMSE) or dementia incidence follow-up were evaluated with Cox proportional hazard regression models. RESULTS: The pooled cohort comprised 9071 individuals (52% females) aged between 42 and 101 years. The prevalence of undernutrition at the baseline was 14.3%, significantly higher among females (15.4% vs 13%) and in older age, ranging from 3.5% in those aged <60 years to 28.8% in those 85+ years. Undernutrition was associated with both cognitive decline over a median 8.3-year follow-up (Hazard Ratio (HR) 1.20, 95% Confidence Interval (CI) 1.02-1.41, p = 0.028) and incidence of dementia over a median 8.6-year follow-up (HR = 1.57, 95%CI 1.01-2.43, p = 0.046). For cognitive decline, the association with undernutrition was more marked in males than females (HR = 1.36, 95%CI 1.05-1.77, p = 0.019 vs HR = 1.10, 95% CI 0.89-1.36, p = 0.375). CONCLUSION: Undernutrition is prevalent among older people and is associated with an increased risk of experiencing cognitive decline and dementia. The prevention and early identification of undernutrition could be an important nonpharmacologic strategy to counteract neurodegeneration.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».