EXPLORING DIET’S IMPACT ON CARDIOMETABOLIC AND COGNITIVE HEALTH IN AMERICAN INDIANS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective This study explores the link between cardiometabolic biomarkers and neurocognition in older American Indians, focusing on diet quality as measured by the Healthy Eating Index (HEI). Methods Participants provided biological specimens and completed health, diet, and exposome questionnaires in a mobile clinic. Cardiometabolic biomarkers (lipids, glucose) were measured with a Cholestech LDX Analyzer and log-transformed. Neurocognition was assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). OLS regressions, adjusted for age and education, examined the association between biomarkers and neurocognition across HEI tertiles to assess effect modification. Results Across three months, we enrolled 41 participants, predominantly women (76%), with a mean age of 72 years (SD 7.8) and an average of 12.6 years of education (SD 3.2). HDL-Cholesterol levels were higher in women than in men (n=39, p=0.008). The mean HEI score was 64.3(SD 11.4), with varied diet quality among participants; lowest HEI tertile (44.2-58.1), highest HEI tertile (71.4-84). In the lowest HEI-tertile, higher MoCA scores were associated with higher LDL-C, lower triglycerides, and higher glucose. In contrast, the mid-HEI-tertile showed higher MoCA scores associated with lower TC and lower glucose, but higher LDL-C and triglycerides. For the highest HEI-tertile, higher MoCA scores were associated only with lower triglycerides. Discussion These preliminary findings suggest the relationship between cardiometabolic markers and cognitive function may depend on diet quality. Understanding the role of nutrition on brain and cardiometabolic health among older American Indians may lead to culturally tailored nutritional interventions to promote brain health in aging. Further analysis of specific nutrients, the microbiome, and the metabolome are forthcoming.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».