MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7116914418 · doi:10.1002/alz70861_108519

Multidimensional Health‐related Physical Fitness Moderates Multisensory Impairment and Cognitive Decline Among Dementia‐free Older Adults in China

2025· article· en· W7116914418 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaowen Lou, Ting Pang, Renwei Chen, Haoran Zhang, Xin Xu

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive declineCognitionAssociation (psychology)Affect (linguistics)ChinaPhysical fitnessIdentification (biology)Chinese people

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Independent associations of visual, hearing and chewing functions with cognitive impairment have been demonstrated, whereas more evidence is needed for the cumulative effects of multisensory impairments. Although physical fitness is a modifiable factor in maintaining cognitive health, the specific dimensions modulate this cumulative effects remains to be addressed. Therefore, this study aimed to explore: 1) the longitudinal association between multisensory impairments and cognitive decline; 2) the moderating effect of various health-related physical fitness dimensions in this association. METHOD: Eligible participants (age≥50 years, dementia-free at baseline) were recruited from Chinese community. They completed demographic, cognitive, multisensory function, and health-related fitness assessments at baseline and 2-years follow-up. Sensory impairments was categorized using self-reported hearing, visual and chewing functioning (0, 1, ≥2 impairments). Cognitive function was measured by the 5 min-Montreal Cognitive Assessment (5 min-MoCA). Health-related physical fitness was assessed using a composite score of 3 dimensions: body shape (BMI, waist circumference, waist-to-hip ratio), physical function (blood pressure, cardiorespiratory endurance), and physical fitness (gait speed, balance, flexibility, strength). Linear mixed-effects models examined the longitudinal associations between multisensory impairments and cognitive decline, and the moderating effect of multidimensional health-related physical fitness. RESULT: Of the 467 participants (mean age: 74.71±8.10 years, 67.0% female), 44.8% had no sensory impairment, 35.5% had single and 19.7% had ≥2 sensory impairments at baseline. During the 2-year follow-up, compared to the no-impairment group, the single-impairment group showed decreases in 5 min-MoCA total score (β=-1.26, p<0.001), orientation (β=-0.40, p=0.002) and memory domains (β=-0.79, p<0.001). The multiple-impairment group exhibited greater reductions in 5-min MoCA total (β=-1.36, p <0.001) and orientation (β=-0.59, p <0.001). Furthermore, overall health-related physical fitness significantly moderated multisensory impairment and cognitive decline (β=0.68 p=0.025), with flexibility, strength, gait speed and balance also having moderating effects across cognitive domains (p<0.05). CONCLUSION: This study revealed the association of multiple sensory impairments with cognitive decline during 2 years and the moderating effect of multidimensional health-related physical fitness indicators in Chinese dementia-free elderly, which suggests the urgency of timely identification and management of sensory impairments in older adults, and encourages individuals to adopt enriched and targeted physical activities to reduce the risk of dementia.

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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,135

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,307 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlzheimer s & DementiaMême sujetMultisensory perception and integrationTravaux en français237 207