Association Between Healthy Lifestyle and Cognitive Function in Middle-Aged and Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: The adherence to a healthy lifestyle is important for supporting healthy cognitive function as aging progresses. This study aimed to assess the association between a healthy lifestyle, specifically diet quality, physical activity, and smoking, and cognitive function in middle-aged and older adults. Methods: A cross-sectional study was conducted among participants aged 45 and older with normal cognition. Participants’ cognitive performance was assessed by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Dietary intake was assessed using a 24 h dietary recall, and diet quality was assessed using the Diet Quality Index-International (DQI-I). Physical activity was assessed using the International Physical Activity Questionnaire (IPAQ). Participants were categorized as unhealthy (score ≤ 1), average (score 2), and healthy (score 3). Results: In this study, a total of 176 participants were recruited, 46% of them were classified as unhealthy, 40% was average, and 14% as healthy. Participants in the unhealthy group had lower performance in the naming cognitive domain compared to the other groups (p = 0.01). Participants in the average group scored significantly lower than the other groups in the orientation domain (p = 0.02). Performing moderate and high physical activity levels were significantly associated with higher scores of MoCA (p = 0.04) and in the naming domain (p = 0.02). Conclusions: Adopting a healthy lifestyle is associated with maintaining cognitive health among middle-aged and older adults, supporting the relevance of multidomain lifestyle interventions. Further longitudinal research is warranted to evaluate the long-term feasibility and effectiveness of lifestyle interventions in this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».