Intraindividual variability differentiated older adults with physical frailty and the role of education in the maintenance of cognitive intraindividual variability
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Physical frailty is associated with increased risk of cognitive impairment. However, its impact on sustained cognitive processing as evaluated by intraindividual variability (IIV), and factors beneficial to IIV in physically frail older adults remain unexplored. This study aimed to quantify differences in IIV between older adults with and without physical frailty, and examine whether education facilitated maintenance of IIV. METHODS: This cross-sectional study included 121 community-dwelling older adults 65-90 years with/without physical frailty (PF and non-PF; n = 41 and n = 80 respectively). Physical frailty was determined via Short Physical Performance Battery. Dispersion across the seven components of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was computed to ascertain IIV. Multivariate analysis of covariance was used to determine group differences in total score and IIV. Four moderation models were constructed to test the effects of education on age-total score and age-IIV relationships in PF and non-PF. RESULTS: Compared with non-PF, PF showed greater IIV (p = .022; partial η² = 0.044). Among PF, education moderated age-total score (R-sq = 0.084, F = 5.840, p < 0.021) and age-IIV (R-sq = 0.101, F = 7.454, p = 0.010) relationships. IIV increased with age for those with five years (β = 0.313, p = 0.006) or no formal education (β = 0.610, p = 0.001). Greater than seven years of education (β = 0.217, p = 0.050) may be required to maintain IIV at older age. CONCLUSION: IIV may be a sensitive method to differentiate physically frail older adults. Additionally, perceived cognitive benefits of education may be dependent on physical functioning.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».