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Enregistrement W4412057713 · doi:10.1038/s41598-025-08725-5

Body weight trajectories from midlife are associated with cognitive decline in advanced age

2025· article· en· W4412057713 sur OpenAlexfundno aff
Chiara Ceolin, Federica Prinelli, Caterina Trevisan, Adele Ravelli, Silvia Conti, Lorraine Brennan, C.P.G.M. de Groot, Claire T. McEvoy, Stefania Maggi, Giuseppe Sergi, Marianna Noale

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWageningen University and ResearchUniversità Cattolica del Sacro CuoreIstituto Superiore di SanitàUniversità di CataniaUniversità degli Studi di FirenzeUniversità degli Studi di PadovaKarolinska InstitutetQueen's UniversityUniversità degli Studi di MilanoUniversità degli Studi di GenovaUniversity College DublinNational Research CentreQueen's University BelfastUniversità degli Studi di Napoli Federico II
Mots-clésCognitive declineQuartileCognitionDemographyGerontologyLongitudinal studyWeight changeAgeingMedicinePopulationWeight lossPsychologyObesityInternal medicineDementiaPsychiatryConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fluctuations in body weight may impact cognitive decline, but current evidence is inconclusive. The aim of this study is to investigate associations between body weight trajectories from midlife to later life and cognitive decline. This retrospective study analyzed harmonized data from two population-based longitudinal studies, the Progetto Veneto Anziani and the Italian Longitudinal Study of Aging, encompassing baseline and two follow-up assessments over 9 years. Weight changes were recorded from baseline to the last available follow-up or from 50 years (self-reported data) to the last available follow-up. Cognitive function was assessed using the Mini-Mental State Examination (MMSE), and cognitive decline was defined as experiencing a MMSE change from baseline to the follow-up within the lowest quartile of the change distribution in the total sample. In a sample of 3852 individuals (46% females, age 65-96 years at baseline), we investigated the impact of weight change on cognitive decline with two sets of analyses. First, using weight measurements obtained during old age, growth mixture modelling identified three weight trajectories: decreasing, stable, and increasing. None of these trajectories was significantly associated with cognitive decline. Second, we considered weight at age 50 as the baseline assessment to capture weight changes from midlife. Among the three trajectories detected (increasing, stable, and decreasing), the decreasing trajectory was significantly associated with a higher likelihood of cognitive decline in males (HR 1.44, 95% CI 1.06-1.94) and females (HR = 1.37, 95%CI 1.23-1.67), whereas the increasing trajectory was associated with cognitive decline only in females (HR = 1.33, 95%CI 1.01-1.76). These results suggest that changes in body weight from middle to older age are associated with cognitive decline in advanced age. Since body weight is influenced by multiple factors, a broader assessment of health-including metabolic, vascular, behavioral, and social dimensions-should be considered in both research and clinical settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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