Activity Engagement Across Stages of Cognitive Health
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aims to examine activity engagement across stages of cognitive health among older adults. Methods: We used a cross-sectional study analysis of baseline data collected as part of the prospective Microbiome in Aging of Gut and Brain (MiaGB) longitudinal study; the study period was August 2022 to December 2023. Health history and activity engagement questionnaires and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) were used to examine the study objective. One-way ANOVA and chi-squared tests, with Bonferroni post hoc analyses, assessed group differences. Results: The weighted samples reflected 417 participants: 54% females, 70.7% White, with an average age of 72 (±8.7) years, 90% with at least high school education, and 75% self-reported medium income status. Results suggested that individuals who scored ≤17 points on the MoCA had an average age of 84 years, were White, non-Hispanic, female, had less than a high school education, and medium income status (p < 0.001). Significant differences were found in active engagement in all health behaviors (p < 0.05). The frequency of engagement in activities was all statistically significant (p < 0.05), except the frequency of looking after grandchildren (p > 0.05). Older adults who scored ≤17 MoCA points reported higher rates of hypertension, osteoarthritis, and depression compared with individuals who scored higher on the MoCA assessment. Conclusions: Older adults with lower cognitive status report a higher rate of clinical ailments and have less engagement in meaningful activities. We should promote meaningful activities to improve the quality of life in older adults with decreased cognition. We make recommendations for appropriate modifications for activity engagement across cognitive health levels.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».