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dc.contributor.author
Martino, Pablo  
dc.contributor.author
Cervigni, Mauricio Alejandro  
dc.contributor.author
Pulopulos, Matías M.  
dc.contributor.author
Gallegos, Miguel  
dc.contributor.author
Caycho Rodríguez, Tomás  
dc.contributor.author
White, Michael  
dc.contributor.author
de Bortoli, Miguel Angel  
dc.contributor.author
Lemos, Viviana Noemí  
dc.contributor.author
Vivas, Jorge Ricardo  
dc.contributor.author
Politis, Daniel Gustavo  
dc.date.available
2024-01-26T14:19:20Z  
dc.date.issued
2023-05  
dc.identifier.citation
Martino, Pablo; Cervigni, Mauricio Alejandro; Pulopulos, Matías M.; Gallegos, Miguel; Caycho Rodríguez, Tomás; et al.; Predictores del rendimiento neurocognitivo en una gran muestra de adultos mayores argentinos; Elsevier; Neurología Argentina; 15; 3; 5-2023; 183-190  
dc.identifier.issn
1853-0028  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/225001  
dc.description.abstract
Introducción: El declive neurocognitivo es uno los principales cambios negativos asociados al envejecimiento. Diversas variables parecen influir en la magnitud de este declive. El objetivo del estudio consistió en analizar qué variables demográficas, médicas y del estilo de vida predicen un mejor o peor rendimiento neurocognitivo en población adulta mayor. Sujetos y métodos: La muestra quedó constituida por 816 adultos mayores argentinos (edad M 66,9; 74,3% mujeres) de población general, no clínica. Se trató de un muestreo no probabilístico, intencional. Los participantes fueron evaluados mediante 2 instrumentos, el Mini Mental State Examination de Folstein (MMSE) y un cuestionario para variables demográficas, médicas, y otras variables relacionadas con el estilo de vida. El análisis de datos incluyó la prueba «t» de Student, ANOVA con comparaciones múltiples corregidas por Bonferroni, correlaciones de Pearson y regresión lineal múltiple. Resultados: Nueve factores explicaron el 23,3% de la varianza de la puntuación MMSE (F 9,79 = 28,01, p < 0,00). La realización semanal de cálculos mentales, el uso de smartphone, el uso de ordenador, la realización semanal de juegos intelectuales y una mayor educación formal predijeron un mejor rendimiento neurocognitivo. Por el contrario, haber sufrido accidentes cerebrovasculares, padecer diabetes, tomar medicación crónica y mayor edad predijeron peor rendimiento neurocognitivo.Conclusiones: Nueve factores resultaron ser buenos predictores del rendimiento neurocognitivo en una gran muestra de adultos mayores argentinos. En función de los resultados obtenidos se ofrecen recomendaciones y pautas prácticas para la optimización del rendimiento neurocognitivo en población adulta mayor y prevención primaria de demencias.  
dc.description.abstract
Introduction: Neurocognitive decline is one of the main negative changes associated with aging. Various factors appear to influence the magnitude of this decline. The objective of the study was to analyze the demographic, medical and lifestyle variables that predict better or worse neurocognitive performance in the older adult population. Subjects and methods: The sample consisted of 816 Argentine older adults (age M 66.9; 74.3% women) from the general population (non-clinical). It was a non-probabilistic, intentional sampling. Participants were evaluated using two instruments, the Folstein Mini Mental State Examination (MMSE) and a questionnaire for demographic, medical, and other variables related to lifestyle. Data analysis included Student's t-test, Bonferroni-corrected multiple comparison ANOVA, Pearson correlations, and multiple linear regression. Results: Nine factors explained 23.3% of the variance of the MMSE score (F 9.79 = 28.01, p < 0.00). Frequent mental calculations, smartphone use, computer use, frequent intellectual games, and more formal education predicted better neurocognitive performance. On the contrary, having suffered strokes, suffering from diabetes, taking chronic medication and being older all predicted poorer neurocognitive performance. Conclusions: Nine factors demonstrate predictive capacity on neurocognitive performance in a large sample of Argentine older adults. Based on the results obtained, recommendations and practical guidelines are offered for the optimization of neurocognitive performance and primary prevention of dementias.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
spa  
dc.publisher
Elsevier  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.subject
COGNITIVE FUNCTION  
dc.subject
NEUROCOGNITION  
dc.subject
NEUROCOGNITIVE PERFORMANCE  
dc.subject
NEUROPSYCHOLOGY  
dc.subject
NORMAL COGNITIVE AGING  
dc.subject.classification
Otras Psicología  
dc.subject.classification
Psicología  
dc.subject.classification
CIENCIAS SOCIALES  
dc.title
Predictores del rendimiento neurocognitivo en una gran muestra de adultos mayores argentinos  
dc.title
Predictors of neurocognitive performance in a large sample of Argentine older adults  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2024-01-26T11:10:10Z  
dc.identifier.eissn
1853-1490  
dc.journal.volume
15  
dc.journal.number
3  
dc.journal.pagination
183-190  
dc.journal.pais
España  
dc.description.fil
Fil: Martino, Pablo. Universidad Nacional de San Luis. Facultad de Psicología. Departamento Formación Basica. Laboratorio de Ciencias de Comportamiento; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Cervigni, Mauricio Alejandro. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Psicología. Secretaria de Ciencia y Tecnología. Centro de Investigación En Neurociencias de Rosario; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Pulopulos, Matías M.. University of Ghent; Bélgica  
dc.description.fil
Fil: Gallegos, Miguel. Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais; Brasil  
dc.description.fil
Fil: Caycho Rodríguez, Tomás. Universidad Cientifica del Sur;  
dc.description.fil
Fil: White, Michael. Universidad Peruana Unión; Perú  
dc.description.fil
Fil: de Bortoli, Miguel Angel. Universidad Nacional de San Luis. Facultad de Psicología. Departamento Formación Basica. Laboratorio de Ciencias de Comportamiento; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Lemos, Viviana Noemí. Universidad Adventista del Plata; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Vivas, Jorge Ricardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Psicología Básica, Aplicada y Tecnología. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Psicología. Instituto de Psicología Básica, Aplicada y Tecnología; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Politis, Daniel Gustavo. Provincia de Buenos Aires. Ministerio de Salud. Hospital Interzonal de Agudos "Eva Perón"; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina  
dc.journal.title
Neurología Argentina  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1016/j.neuarg.2023.05.001