Active Living Inputs to Cognition: an Exploration of a Hypothesis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Active living is a broad concept that includes exercise, recreational activities, household and occupational tasks, and active transportation to combat sedentary behaviour. It addresses social issues related to inactivity, especially among older adults, rather than focusing solely on physical fitness. As populations age, cognitive health has become a public health priority due to its impact on daily functioning and quality of life. Mayo et al. suggest that active living, influenced by physical and mental capacities and social determinants of health, could promote cognitive health in older adults. Identifying modifiable contributors to cognitive health can help reduce the burden of cognitive decline. OBJECTIVE: The study aims to identify active living factors that are associated with self-reported cognitive ability and to identify profiles of people with differing degrees of self-reported cognitive ability. METHODS: A secondary analysis of a cross-sectional study was conducted using survey responses from 1,612 older adults (65+ years) from Canada, the UK, the USA, and the Netherlands. The survey covered self-reported cognitive ability, personal factors, intrinsic capacity factors, SDOH, and active living indicators. The outcome was measured using the short form of the Communicating Cognitive Concerns Questionnaire (C3Q), which assesses the frequency of memory and attention lapses. Personal factors included age, sex, gender, and health conditions. Intrinsic capacity factors included sensory impairments, symptoms, and physical capacity. SDOH included nationality, education, spirituality, ethnicity, finance, residence, services, resources, neighborhood agreeableness, and social support. Active living indicators were measured using the Older Persons Active Living Related Quality of Life (OPALrQOL) measure. ANALYSIS: Multivariable analysis identified active living factors associated with self-reported cognitive ability. Logistic regression and classification tree analysis were used to identify significant predictors and profiles of cognitive ability. RESULTS: Significant predictors of cognitive ability included fatigue, anxiety/depression, resilience, health status, motivation, hearing ability, well-being, pain interference, and social support. Fatigue was the most critical factor, followed by anxiety/depression and resilience. CONCLUSION: Factors such as anxiety, fatigue, and lack of resilience negatively impact cognition. However, resilience can mitigate these effects. The study's findings can inform public health policies and interventions to promote cognitive health through active living.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,001 |
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 ».