Physical inactivity and hearing loss – a dangerous duo for dementia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent lifestyle intervention trials showed that it is possible to improve cognition by combating combinations of risk factors. Importantly, these risk factors cluster in individuals, and specific combinations of these risk factors can have synergistic effect. However, the effects of specific combinations and how they differ from other combinations have not been explored. Additionally, the interactions among risk factors are not well understood. We aimed to identify the combinations of modifiable risk factors that are highly prevalent and assess their detrimental effect on cognitive change, as well as their synergistic effect. METHOD: The prevalence of dyad combination of the 12 modifiable risk factors were estimated using the Canadian Longitudinal Study on Aging (N = 30,097). Of the five most prevalent combinations for each combination type, the pooled and synergistic effects of the identified combinations on 3-year cognitive changes were examined using linear mixed models. The synergistic effect was examined by evaluating whether the joint effect of risk factor combinations over time is greater than the sum of individual effects, using an interaction term. All analyses were stratified by sex and 2 age groups - midlife (45 to 64) and later life (65-85). RESULT: Most Canadians (95%) had at least one risk factor, with 80% having two or more, 58% having three or more, and 35% having four or more risk factors. The combination of hearing loss and physical inactivity was the most prevalent dyad with the largest effect size (mean difference = -0.07 SD; 95% CI: -0.09 to -0.06; p <0.001; d = -0.28). A significant synergistic interaction was observed between hearing loss and physical inactivity (p = 0.005). The observed joint effect of hearing loss and physical inactivity (mean difference = -0.08) was larger than the expected joint effect of hearing loss and physical inactivity on cognitive improvement (mean difference = -0.04; Figure 1). CONCLUSION: Identifying the most prevalent risk factor combinations with the greatest potential effect size can help strategically tailor multidomain dementia interventions for maximum impact. Dementia prevention and risk reduction programs should prioritize improving auditory health and increasing exercise 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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».