The role of physical activity in preventing cognitive decline among U.S. older adults with diabetes and prediabetes: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Physical activity (PA) has been widely recognized as a key strategy to slow age-related cognitive decline. However, its specific effects on older adults with diabetes or prediabetes remain poorly understood. Therefore, we investigated the association between different levels of PA and cognitive function among older Americans with diabetes and prediabetes. Methods: This cross-sectional study used data from the 2011-2014 National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) and included a total of 1,299 older adults aged ≥60 years. The PA levels were determined by calculating the weekly metabolic equivalent of task time (MET-min/week). The participants' cognitive abilities were assessed using the Consortium to Establish a Registry for Alzheimer's disease (CERAD) Word Learning Test, Animal Fluency Test (AFT), and Digit Symbol Substitution Test (DSST). Multivariable logistic regression models were used to analyze the association between different PA levels and cognitive function in patients with diabetes and prediabetes. The study utilized the restricted cubic spline (RCS) models to explore the nonlinear correlation of PA with cognitive function. Results: = 0.039). According to the RCS models, PA showed a significant nonlinear correlation with cognitive function, and the risk of cognitive decline decreased with the increase of PA levels. Conclusion: In older adults with diabetes and prediabetes, moderate and high levels of physical activity are associated with a lower risk of cognitive decline. Clinicians should encourage patients to participate actively in exercise to maximize the benefits of PA.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».