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Enregistrement W7046547587

Differential role of age, education, and lifestyle on cognition in late life

2017· other· en· W7046547587 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe HKU Scholars Hub (University of Hong Kong) · 2017
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionModerationCognitive reserveMultilevel modelCognitive declineAssociation (psychology)Effects of sleep deprivation on cognitive performanceExperience sampling method
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objectives: The reported risk reduction effect of higher education and more active lifestyle on cognitive decline has been hypothesized to reflect better cognitive reserve (CR). This study examined the association between age, education, lifestyle, and global cognition in community-dwelling elderly in Hong Kong, and further investigated whether and how the two proxies of CR, namely education and lifestyle, affected the elderly’s cognitive performance differently. Methods: One thousand eight hundred and twenty participants aged 65 and above, not clinically demented at the time of data collection, were recruited using age-stratification random sampling method through 11 public rental housing estates in Hong Kong. Participants’ basic demographic information including age, gender and years of education was collected; their engagement in physical, mental, and social activities was assessed; and their cognitive abilities were measured by the validated Cantonese Chinese Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Hierarchical regression model and moderation analysis were performed to evaluate the association between age, education, lifestyle and cognition. Results: Age was negatively associated with cognitive performance (r =-.48, adjusted R2 =2.33, p < .001), while both higher education (r = .41, R2 change = .075, p < .001) and more active participation in social, physical, and mental stimulating activities (r = .11, R2 change =.01, p < .001) were positively associated with more favorable cognitive performance after controlling for age. There was a weak moderation effect of age on the relationship between education and cognition (R2 change =.01, p < .05) after controlling other independent variables, but not on that between lifestyle and cognition. Conclusions: Age, education, and lifestyle are all significant predictors of cognition among elderly over the age of 65 in Hong Kong. Higher education and more active lifestyle as proxies of better CR associate with better cognitive performance, and could potentially delay the onset of dementia. Age appears to have a modulating effect between early-life education and later-life cognition, but it does not affect the relationship between lifestyle and cognition in late life.

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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,220 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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