Association between plant-based dietary patterns and cognitive function in middle-aged and older residents of China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Plant-based diets may protect against cognitive impairment; however, observational data have not been consistent. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the association between plant-based dietary patterns and cognitive function. METHODS: The study recruited 937 participants who were asked to complete food frequency questionnaires to assess the quality of their plant-based diets using the overall plant-based diet index (PDI), the healthful PDI (hPDI), and the unhealthful PDI (uPDI). Cognitive function evaluated using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test. Logistic regression was used to explore the association between plant-based dietary patterns and the prevalence of mild cognitive impairment (MCI), while multiple linear regression was used to analyze the association between plant-based dietary patterns and cognitive scores. RESULTS: The prevalence of MCI was 26% among the 937 participants. There was a significant association between higher uPDI scores and higher odds of MCI, with Quintile 4 compared with Quintile 1 showing an odds ratio of 2.21 (95% confidence interval 1.35, 3.60). Higher uPDI scores were associated with a lower total MoCA score and poorer performance in various cognitive domains. There were no significant associations between the PDI, the hPDI, and cognitive function. Consuming whole grains, nuts, and eggs once a week or more were associated with a lower risk of MCI, whereas frequently consumption of pickled vegetables was associated with an increased risk of MCI. CONCLUSIONS: Unhealthy plant-based diets were associated with cognitive impairment, while whole grains, nuts, and eggs may protect cognitive function; pickled vegetables are associated with cognitive impairment.
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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 | 0,001 |
| 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 ».