Association Between Mean Corpuscular Volume and Cognitive Function in Community‐Dwelling Older Adults ‐ An 11‐year Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The mean corpuscular volume (MCV) is a common parameter in routine blood tests. Larger MCV tends to be more fragile and pose challenges in passing through capillaries, leading to a diminished capacity for oxygen and nutrient supply to the brain thus impacting cognitive function. Limited studies have explored the association between MCV and cognitive impairment with inconsistent results. This study aimed to investigate the association between MCV and cognitive function in community‐dwelling older adults. Method This 11‐year cohort study (2011‐2022) included 530 non‐demented older adults (aged above 65) from the ongoing Taiwan Initiative for Geriatric Epidemiological Research at baseline (2011 to 2013) with four biennial follow‐ups. Global cognition was assessed by the Taiwanese version of the Montreal Cognitive Assessment. Domain‐specific cognition, including memory, attention, verbal fluency, and executive function, was assessed by a battery of neuropsychiatric tests. Blood data were collected, including MCV, red blood cell distribution width, hemoglobin, platelet, and vitamin B12. The cutoff of MCV was determined by the turning point obtained from the generalized additive model. This study utilized a generalized linear mixed model to analyze the association between MCV and cognitive function adjusted for age, sex, years of education, apolipoprotein E ε4 status, years of follow‐up, and other blood parameters. Result The average age of the participants is 72.68 years, with females comprising 53.40%. As the follow‐up time increased, older adults with larger baseline MCV (>93.0 fL) exhibited a significantly poor performance of memory (immediate free recall: = ‐0.028, p = 0.021; delayed free recall: = ‐0.039, p = 0.002; delayed theme recall: = ‐0.041, p = 0.003), and attention (digit span forward: = ‐0.028, p = 0.027). Additionally, an interaction was found between MCV and age on global cognition (p interaction=0.008). Conclusion Over time, increased MCV was associated with poor domain‐specific cognition. MCV may potentially serve as an early indicator for assessing cognitive impairment. Larger and longer‐term studies are needed to clarify their temporal relationship and underlying mechanism.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».