Coffee Consumption Correlates With Better Cognitive Performance in Patients With a High Incidence for Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background: Atrial fibrillation is an independent risk factor for the development of cognitive impairments. Regular coffee consumption has shown cognitive benefits in healthy individuals. Whether regular consumption reduces cognitive decline in vulnerable patients is controversial. We investigated the association in elderly people with atrial fibrillation. Methods and results: Daily coffee consumption was assessed using a structured nutrition questionnaire, and cognitive function was evaluated by a detailed neurocognitive-test-battery, including the Montreal Cognitive Assessment, Trail-Making Test, semantic fluency, and Digit-Symbol-Substitution Test. The cognitive construct score combines all neurocognitive tests mentioned and provides an overall cognitive performance indicator. Hs-CRP (high-sensitivity C-reactive protein) and IL-6 (interleukin-6) were measured to explore an association with inflammation. Results were estimated using linear mixed-effects-models with detailed adjustments for confounders. The <1 cup/day consumers (reference group) reached a cognitive construct score of -0.24 (95% CI, -0.27 to -0.16), and the group with the highest consumption (>5 cups/day) was at -0.10 (95% CI, -0.10 to 0.04; p=0.048). Montreal Cognitive Assessment score in the reference group was 24.58 (95% CI, 24.58-25.32); the group with the highest intake achieved 25.25 (95% CI, 24.98-26.85; p=0.163). Inflammatory markers decreased with higher coffee consumption (hs-CRP with 5 compared with <1 cup/day by factor 0.78 [95% CI, 0.54-1.13], p= 0.188, IL-6 significantly by factor 0.73 [95% CI, 0.57-0.95], p=0.017). Conclusions: Coffee consumption in patients with atrial fibrillation may be associated with improved cognitive performance and reduced inflammatory markers. Further research is needed to confirm these findings and to consider implementation in dietary counseling for atrial fibrillation management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».