Relationship Between Ginger Consumption and Dementia/Mild Cognitive Impairment: A Cross‐Sectional Study in Shanghai
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Previous studies have found some cognitive benefits from ginger consumption, but there are little data on this among older Chinese. To explore the relationship between ginger consumption and dementia and explore the possible mechanism of ginger consumption on cognitive decline. A total of 410 elderly patients with dementia and 2426 non‐dementia individuals were analyzed using data from the Shanghai Brain Health Foundation. Each participant's cognitive diagnosis was made by an attending psychiatrist, and their overall cognitive function was assessed by Montreal Cognitive Assessment (MoCA). The Food Frequency Questionnaire (FFQ) was used to investigate their consumption of ginger. To explore the possible mechanisms of ginger prevention of dementia, 408 non‐dementia patients (331 ginger consumers and 77 non‐ginger consumers) completed head MRI and plasma Alzheimer's disease (AD) biomarkers such as amyloid‐beta peptides (Aβ) 42, Aβ40, total tau (t‐tau), phosphorylated tau‐181 (p‐tau‐181), and neurofilament light chain (NfL). The incidence of dementia was found to be reduced by ginger consumption through multiple logistic regression analysis. Compared to non‐ginger consumers, ginger consumers had higher MoCA scores and lower plasma NfL and Aβ40 levels. Regression analysis and mediated models then showed that ginger consumption reduced plasma NfL concentrations, affecting overall MoCA scores. Ginger consumption may be a protective factor against dementia in elderly Chinese and may prevent cognitive decline by affecting plasma NfL concentration.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».