Correlation of muscle strength, information processing speed and cognitive function in the elderly with cognitive impairment——evidence from EEG
Notice bibliographique
Résumé
Objective This study investigates the interplay between muscle strength, information processing speed, EEG-specific biomarkers, and cognitive function in elderly individuals with cognitive impairments, emphasizing the mediating roles of information processing speed and EEG-specific biomarkers. Method A cross-sectional study design was employed to recruit 151 elderly participants. The participants underwent grip strength and 30-s sit-to-stand tests to assess muscle strength, completed the Trail Making Test part A (TMT-A) and the Symbol Digit Modality Test (SDMT) to evaluate information processing speed, and utilized the Montreal Cognitive Assessment (MOCA) to gauge cognitive function. Additionally, EEG signals were recorded for 5 min to capture neural activity. Results The difference in information processing speed among elderly individuals with varying degrees of cognitive impairment was statistically significant (p < 0.001). A significant negative correlation was observed between the MoCA score and the time consumption of TMT-A (r = −0.402, p < 0.01), and a significant positive correlation was found between the MoCA score and the SDMT score (r = 0.609, p < 0.01). Grip strength was negatively correlated with the time consumption of TMT-A (r = −0.336, p < 0.01) and positively correlated with the SDMT score (r = 0.336, p < 0.01). A significant negative correlation was found between the 30-s sit-to-stand test and the time consumption of TMT-A (r = −0.273, p < 0.01), and a significant positive correlation was observed between the 30-s sit-to-stand test and the SDMT score (r = 0.372, p < 0.01). Additionally, we observed that the α1 power value indicators were significantly correlated with the MoCA score, the time consumption of TMT-A, and the SDMT score (all p < 0.01). The α1 power values at F7 + F8 and T5 + T6 were identified as sensitive EEG indicators for muscle strength and information processing speed. The EEG-specific indicators (B = 0.019, 95% CI: 0.003, 0.047) and information processing speed (B = 0.137, 95% CI: 0.096, 0.292) were found to partially mediate the relationship between grip strength and MoCA scores, with information processing speed exerting a stronger mediating effect. Conclusion Specific patterns were observed in the EEG of elderly individuals with cognitive impairments, which could objectively assess the risk of cognitive decline in this population. Muscle strength, information processing speed, and EEG-specific biomarkers were closely associated with cognitive function in elderly individuals. The potential pathway of interaction—muscle strength → EEG-specific biomarkers → information processing speed → cognitive function—provides valuable insights into advancing the field of cognitive research in the elderly.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».