Heart Rate Variability, Cognitive Performance and Cognitive Impairment in Older Adults: Cross‐Sectional Results From the Einstein Aging Study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aims Although prior work has examined the relation of heart rate variability (HRV) to cognitive impairment, findings have been inconsistent. The association of cardiac vagal control with cognitive impairment remains unclear. Our goal was to examine the association of high frequency HRV (hf‐HRV) with mild cognitive impairment and global cognition in a community‐based sample of older adults. Methods 84 participants (mean age 78.1 SD 5.2 years) wore single lead ECG devices for 6‐9 days. HRV in the high (0.15–0.40 Hz, [HF‐HRV]) frequency band was derived using power spectral analyses. The cognitive battery included the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) to assess global cognition, and two tests per domain for memory, executive, language, visuo‐spatial and attention. Mild Cognitive Impairment (MCI) was defined using Jak‐Bondi criteria. Domain specific impairment was defined as scores > 1.0 SD below age, sex, education standardized norms on at least one test in a domain. Associations of HF‐HRV with cognition were examined using logistic and linear regression adjusted for demographics, diabetes, and hypertension. Results Participants were 82% female; 39% Non‐Hispanic White, 44% Non‐Hispanic Black, 25% had MCI. Within domains, impairment was present in 25% (memory), 28.6% (executive function), 21.4% (attention), 17.9% (language), and 27.4% (visuospatial). HF‐HRV was inversely associated with prevalent MCI (OR per 1 SD increase in ln HF‐HRV: 0.47, p = 0.02) and with memory impairment (OR per 1 SD increase in ln HF‐HRV: 0.52, p = 0.03). Higher HF‐HRV was associated with higher MoCA score (β for 1 SD increase in ln HF‐HRV = 0.65, p = 0.046). Conclusion Higher hf‐HRV, indicative of greater cardiac parasympathetic control is associated with lower odds of MCI, or memory impairment and with better global cognition after adjustment for cardiovascular risk factors. Future longitudinal studies are needed to confirm these associations.
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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 | 0,014 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».