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Enregistrement W7046494527

Dairy intake and cognitive function in Canadian older adults

2019· article· en· W7046494527 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionStroop effectAffect (linguistics)Memory spanCognitive testSaturated fatEffects of sleep deprivation on cognitive performanceFood groupTrail Making Test
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Dietary intake is one of the modifiable factors that may affect older adults’ cognitive function in their later years. Few research has considered the potential role of dairy foods on cognitive function. Methods: Across-sectional study was undertaken in 2014. Cognitive function was assessed using The Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Rey Complex Figure Test and Recognition Trial (RCFT), Trail-Making Test (TMT), Victoria Stroop Test (VST) and the Digit Span Test (DST). Dietary intake was assessed via estimated 5-day food intake records and analyzed for saturated fat, vitamin D and calcium. Results: A total of 32 participants (8 males and 24 females) (average age= 70.59± 7.07 years; BMI=27.59±4.45 kg/m^2) completed the study. No differences were found between the group who consumed However, a number of associations were found between the nutrients (vitamin D, saturated fat, calcium) found in dairy foods and cognitive performance. A positive correlation was found between the level of vitamin D and the RCFT [r=0.367], the DST [r=0.390], and the MoCA [r=0.362]. Also, a negative correlation was found between the level of saturated fat and performance on the RCFT [r=-0.361]. However, no association was found between calcium level in dairy foods and performance on any of the cognitive tasks. Conclusion: Consumption of dairy foods is associated with better performance on cognitive tasks but underlying mechanisms are still to be determined.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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