Childhood maltreatment, cognitive performance, and cognitive decline in middle-aged and older adults with chronic disease: A prospective study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Childhood maltreatment (CM) may increase the risk for cognitive deficits and dementia later in life. However, most research has been cross-sectional in nature, has typically focused on specific types of CM, and rarely examined individual differences. The objectives are to evaluate 1) if CM predicts poorer cognitive performance and greater cognitive decline over a 5-year follow-up in older men and women with coronary artery disease (CAD) or other non-cardiovascular (non-CVD) chronic disease, and whether 2) sex and CAD status influence these relations. METHODS: Men and women (N = 1254; 39.6 % women; 65.6 ± 7.0 years old) with CAD or other non-CVD chronic diseases completed the Childhood Trauma Questionnaire Short Form (CTQ-SF). The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was administered twice at 5-year intervals. Main analyses included bivariate correlations, hierarchical analyses and moderation analyses controlling for sociodemographic and health parameters. RESULTS: CM was experienced by 32 % of the sample, while scores suggestive of cognitive deficits were obtained by 32.7 % and 40.2 % at study onset and follow-up, respectively. CM was associated with significantly lower MoCA scores at study onset (b = -0.013, p = 0.020), but not with change in MoCA over time (b = -0.002, p = 0.796). While MoCA scores did differ as a function of sex and CAD status, the latter did not influence the relations between maltreatment and MoCA. CONCLUSIONS: CM predicted poorer cognitive functioning among older individuals with chronic diseases but did not play a role in any further cognitive decline over the follow-up period. Further research is needed to help understand the mechanisms implicated.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».