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Enregistrement W7117249362 · doi:10.1002/alz70856_098636

Environmental Factors in the Home Environment Associated with Lower Cognitive Function

2025· article· en· W7117249362 sur OpenAlexaboutno aff
Jamie Shaffer, Aaron Lee, Cecilia S. Lee

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionFunction (biology)CohortAssociation (psychology)Perception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Environmental factors and health have often been studied by geographical region; few studies have focused on indoor environmental quality. The Artificial Intelligence Ready and Equitable Atlas for Diabetes Insights (AI-READI) project collects multimodal data from a diverse group of participants representing a range of Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) disease states (normal to insulin-dependent). We used AI-READI data to analyze associations between indoor environmental measures and early indicators of cognitive impairment. METHOD: Participants aged 40 and over with and without Type 2 diabetes are being recruited to the 4-year AI-READI project; data from the first 1067 individuals were released in year 2. Participants with Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores and environmental data were included. MoCA scores were binarized: 0 for scores > 25 (normal) and 1 for scores <=25 (impaired). Self-reported T2DM status was binarized: 0 for no diabetes or lifestyle-controlled diabetes, and 1 for insulin- or oral medication-controlled diabetes. Environmental data were collected for 10 days in participants' homes using a device measuring volatile organic compounds (VOC), nitrogen oxides (NOX), relative light intensity, and particulate matter (PM). RESULT: Out of 1037 participants analyzed, 488 (47%) had impaired cognition. Higher PM concentrations (1, 2.5, 4, and 10 um or smaller) were associated with lower MoCA scores. For example, participants with cognitive impairment had a mean PM2.5 concentration of 21.53 [18.07, 24.99, 95% CI] compared to 11.53 [10.24, 12.82 95% CI] for normal participants. (Figure 1) Lower light levels were associated with lower MoCA scores: median light intensity was 0.03 [0.027, 0.040 95% CI] for normal participants and 0.02 [0.015, 0.026 95% CI] for those with impaired cognition. (Figure 2) We found significant associations between MoCA (binarized) and T2DM (Chi-square, p-value= 4.65e-5). (Figure 3) There were no significant associations between cognitive function and VOC or NOX measures. CONCLUSION: Preliminary results from the AI-READI cohort show an association between cognitive function (MoCA) and measures of ambient light, PM2.5, and T2DM status. Analysis of other factors (VOC, NOX) did not show significant associations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
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Résumé présentoui

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