Associations between 24‐hour movement behavior and cognition in older adults at risk for dementia: A compositional data analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aims to explore the associations between the time reallocation of 24-hour movement behaviors (24HMB) and cognition in older adults at risk for dementia. METHOD: This study adopted a cross-sectional design. Community-dwelling older adults at risk for dementia, including subjective cognitive decline and mild cognitive impairment, were recruited from community health centers and memory clinics. Global cognition was assessed by the Montreal Cognitive Assessment scale. 24HMB was measured by wrist-worn ActiGraph for consecutive 7 days. Compositional regression model and compositional isotemporal substitution model were used to analyze the relations between 24HMB time-use data and global cognition. RESULT: A total of 136 participants were included in the analysis. Compositional regression analysis suggested that the time allocation on moderate-to-high physical activities were positively associated with global cognition after adjusting for age, education, and gender. The compositional isotemporal substitution model revealed that replacing 10-minute, 20-minute, 30-minute sedentary or sleep with moderate-to-high physical activities was associated with better cognition performance. No other significant results were found. CONCLUSION: The time-use composition of 24HMB, particularly the time allocated on moderate-to-high physical activities, is associated with cognitive function in older adults at risk for dementia. Replacing sedentary, and sleep with moderate-to-high physical activities may induce positive effects on cognitive function.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».