IADL for identifying cognitive impairment in Chinese older adults: insights from cross-lagged panel network analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As China has entered an aging society, the prevention of cognitive impairment is of great importance. The progression of cognitive impairment is usually a slow and continuous process, with Instrumental Activities of Daily Living (IADL) serving as a sensitive indicator for early prediction of cognitive decline. The objective of this study was to utilize longitudinal network analysis to pinpoint the most sensitive indicators of IADLs to identify cognitive impairment in different populations, and to offer practical recommendations for preventing cognitive impairment among older adults in China. METHODS: A total of 2,781 participants were selected from the Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey (CLHLS 2014-2018). Cognitive function and IADLs were assessed by Mini-mental State Examination (MMSE) and Chinese modified Lawton scale, respectively. In this study, the cross-lagged panel network (CLPN) model was employed to construct three separate networks for all Chinese older adults, male Chinese older adults, and female Chinese older adults, respectively. Two centrality indices were used to quantify symptom centrality in directed CLPN: In-Expected-Influence (IEI) and Out-Expected-Influence (OEI). RESULTS: In the IADLs and cognitive function networks, "Use public transit," "Make food" and "Walk 1 km" emerged as the most influential and important indicators. The edge "Use public transit → Attention and Calculation" was the strongest edge connection in all three networks. Among older adult males, "General ability" exhibited the most influence on other cognitive domains, followed by "Language," while "Attention and Calculation" had a weaker influence. Conversely, among older adult females, "Attention and Calculation" was the most influential factor, followed by "General ability" and "Language." CONCLUSIONS: This study provides new insights into the associations between specific IADL activities and cognitive function domains among Chinese older adults. Concentrate on monitoring limitations related to "Use public transit," "Make food" and "Walk 1 km," and promoting broader life-space mobility may be beneficial to preventing the decline of cognitive function. The findings underscore the importance of targeting interventions not only by specific cognitive domains, but also potentially by gender. CLINICAL TRIAL NUMBER: Not applicable.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».