Impact of social determinants of health on executive functions and language: an analysis from the promote study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Social determinants of health (SDH) are environmental factors linked to increased risk for several conditions, including dementia. However, their impact across different cognitive domains remains unclear. This study aimed to examine how SDH influence distinct cognitive domains in a South American population, addressing a gap in research predominantly based on European and North American cohorts. Methods: Baseline data from the PROMOTE trial, conducted in Brazil between 2022 and 2023, were analyzed. Participants underwent clinical evaluations and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), with scores divided into six cognitive domains: Memory (MIS), Executive (EIS), Attention (AIS), Language (LIS), Visuospatial (VIS), and Orientation (OIS). SDH variables included years of education, ethnicity, family income, and neighborhood income. Regression models, adjusted for age and sex, assessed SDH impacts on total MoCA scores and subscores. Results: Among 147 participants (mean age: 59; mean education: 13.2 years), most were White (n=139). No SDH variable was associated with total MoCA scores. However, distinct associations were found for subscores. Years of education were significantly associated with EIS (β=0.11, p-adjusted=0.002), while lower family income was also linked to lower EIS (β=-0.32, p=0.04). Neighborhood income was significantly associated with LIS (β=0.03, p=0.04). No significant associations were observed between ethnicity and cognitive performance. Conclusion: SDH selectively influence cognitive domains. Education and family income affect executive function, while neighborhood income influences language. These findings highlight the importance of addressing socioeconomic disparities in cognitive health.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».