Correlation between Vegetable and Fruit Intake and Cognitive Function in Older Adults: A Cross-Sectional Study in Chongqing, China
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the correlation between different types of vegetable and fruit intake and cognitive function among the older adults in Chongqing, China, and to provide a scientific basis for developing efficient lifestyle interventions for the prevention of Mild Cognitive Impairment (MCI). METHOD: Approximately 728 older adults in urban and rural areas of Chongqing were surveyed using face-to-face questionnaires. Cognitive function was assessed with the Montreal Cognitive Assessment-Basic (MoCA-B) scale, and the vegetable and fruit intake groups were investigated with the Simple Food Frequency Counting Survey Scale. Binary logistic regression was used to explore the effect of the vegetable and fruit intake group on cognitive function. Subgroup analysis was used to demonstrate the robustness of the results. RESULT: < 0.05). Only lower intake (Q2) of total vegetables, medium intake (Q2, Q3) of solanaceous vegetables, and medium-high intake (Q2, Q4) of fungi and algae was protective against MCI, whereas the leafy vegetables showed no relation to MCI. Apart from this, participants who were older, female, unmarried, non-smoking, and engaged in physical labor, and who had an average monthly income of less than 3000 RMB were more likely to suffer from cognitive impairment. CONCLUSION: This suggested that the fruit-intake groups and some vegetable-intake groups showed a protective effect on cognitive function, and might behave differently depending on their different intake and demographic characteristics. A sensible, healthy diet can help prevent MCI.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».