Dietary patterns and cognitive decline among older persons in Aquitaine (France) and Quebec (Canada)
Bibliographic record
Abstract
Les profils de comportement alimentaire ou de consommation de nutriments sont des stratégies prometteuses pour étudier le lien entre nutrition et fonctions cognitives chez les personnes âgées, car ils permettent de prendre en compte la complexité des apports alimentaires. Des profils dits « sains », définis a priori pour évaluer l’adhérence à une alimentation spécifique, ou construits a posteriori à partir des données observées, ont été associés à de meilleures fonctions cognitives. Jusqu’à présent, aucune étude n’avait estimé l’association longitudinale entre profils a posteriori et déclin cognitif. L’objectif principal de cette thèse en cotutelle entre l’Université Bordeaux Segalen et l’Université Laval était d’investiguer l’association entre des profils de nutriments a posteriori et le déclin cognitif par une analyse longitudinale dans deux cohortes de personnes âgées en France et au Canada. Parmi les participants français de l’étude Trois-Cités (3C) et ceux de l’étude longitudinale québécoise NuAge, respectivement 1388 et 1454 sujets avaient des mesures répétées de cognition et des données nutritionnelles à l’inclusion. Une méthode similaire d’analyse en composantes principales a été utilisée, permettant d’identifier trois profils de nutriments dans chaque cohorte. La qualité de l’alimentation et les caractéristiques du mode de vie et socioéconomiques associées à chaque profil de nutriments ont été décrites dans une première étude. Ensuite, des analyses longitudinales ont été menées pour estimer l’association entre la fonction cognitive, son déclin et les profils de nutriments identifiés. Dans les deux cohortes, un premier profil a été observé associé à une meilleure qualité nutritionnelle en opposition à un second profil de moins bonne qualité nutritionnelle. Dans l’étude 3C, le profil « sain » était associé à de meilleures fonctions cognitives à l’inclusion alors que le profil « occidental » était associé à de moins bonnes fonctions cognitives. Aucune association entre profils de nutriments et déclin cognitif dans le temps n’a été observée dans les deux cohortes. Le niveau de preuve concernant des profils de consommation d’aliments ou de nutriments chez l’aîné n’est pas suffisant pour le développement de politiques publiques nutritionnelles de prévention du déclin cognitif.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".