Association of repeated high serum osmolarity with cognitive function in older Japanese adults in a KOBE study subanalysis
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between serum osmolarity and cognitive function has not been fully characterized. This study aimed to examine the cross-sectional association between repeated high serum osmolarity and cognitive performance among elderly community residents. We performed a subanalysis of the Kobe Orthopedic and Biomedical Epidemiological Study, including residents aged ≥ 75 years who completed the Japanese Montreal Cognitive Assessment (MoCA-J) in 2016-2017 (n = 127), 2018-2019 (n = 71), and 2020 (n = 16). Serum osmolarity was obtained from the data in the 2012-2013 survey and in the 2016-2017 survey. MoCA-J scores were dichotomized at ≤ 22 versus > 22. Multivariate logistic regression adjusted for demographic, lifestyle including daily non-alcohol drink intake, seasonal, and clinical covariates to assess associations between osmolarity status and cognitive group. Among 214 participants (mean age 76.2 ± 1.3 years; 56% female), high osmolarity (≥ 300 mOsm/L) in 2012-2013 was associated with MoCA-J ≤ 22 (OR 2.67, 95% CI 1.29-5.53, p = 0.008). A similar association emerged for 2016-2017 measurements (OR 6.12, 95% CI 1.46-25.61, p = 0.013). Participants with high serum osmolarity at both time points showed a stronger cross-sectional association with lower MoCA-J scores (OR 17.64, 95% CI = 1.8-184.83, p = 0.017). No significant association was observed between daily non-alcoholic drink (NAD) intake and either MoCA-J scores or serum osmotic pressure. Repeated high serum osmolarity was cross-sectionally associated with lower cognitive performance in Japanese community-dwelling older adults. While NAD intake showed no significant association, further research is needed to explore the potential role of serum osmolarity in cognitive health. These findings warrant confirmation in larger prospective studies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».