Bidirectional association between cognitive impairment and bone mineral density reduction in aging populations: A systematic review and meta-analysis of osteoporosis, osteopenia, and bone mineral content
Notice bibliographique
Résumé
Osteoporosis is a skeletal disorder characterized by reduced bone mineral density (BMD), increasing fracture risk. Cognitive disorders (CD), including Alzheimer's disease, dementia, and mild cognitive impairment (MCI), cause cognitive decline and are prevalent among older adults. This systematic review and meta-analysis explores the bidirectional association between cognitive impairment and bone health, specifically low BMD, osteopenia, and osteoporosis. Comprehensive searches were performed in PubMed, Scopus, and the Cochrane Library through August 15, 2024. Eligible observational studies assessing the association between cognitive impairment and BMD were included. Two reviewers independently evaluated studies, with data analyzed using fixed and random-effects models in STATA 17. Risk of bias was assessed with the Newcastle-Ottawa Scale and AHRQ checklist. Fifteen studies involving 93 to 47,579 participants were analyzed. Results showed individuals with cognitive impairment had a significantly higher risk of osteoporosis (log RR: 0.59, 95 % CI: 0.27-0.92, p < 0.001) and a higher risk of osteopenia (log RR: -0.18, 95 % CI: -0.41-0.05). Conversely, those with osteoporosis were more likely to develop cognitive impairment (log RR: 0.34, 95 % CI: 0.19-0.48, p < 0.001). Comparing mean BMD between cognitively impaired individuals and controls revealed lower BMD in the cognitive impairment group: spine (Cohen's d: -0.26, 95 % CI: -0.57-0.04) and femur (Cohen's d: -0.39, 95 % CI: -0.63--0.16). These findings underscore the importance of bone health monitoring in patients with cognitive impairment and preventing cognitive decline in those with osteoporosis. Longitudinal studies with larger, diverse populations are warranted to confirm these results.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».