MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2003807574 · doi:10.2190/9vaa-kmyv-u2hu-pvaw

Interrelations between Subjective Health and Episodic Memory Change in Swedish and Canadian Samples of Older Adults

2003· article· en· W2003807574 sur OpenAlexaffabout
Åke Wåhlin, Scott B. Maitland, Lars Bäckman, Roger A. Dixon

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Aging and Human Development · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésEpisodic memoryLongitudinal studyPsychologyGerontologyPerceptionCognitionClinical psychologyDemographyDevelopmental psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent research has documented associations between subjective health ratings and objective indicators of disease and death. Less is known about relations between subjective health ratings and level of cognitive performance in older adults. In this study, we explored whether subjective health ratings are related to episodic memory performance, both concurrently and across a three-year longitudinal interval. Persons aged 75-84 years, and participating in the Swedish Kungsholmen Project (n = 105) or the Canadian Victoria Longitudinal Study (n = 71), were examined. Results showed that in both samples, while the cross-sectional relationship was non-significant, longitudinal change in perceptions of subjective health were related to change in episodic memory performance. Next, the two samples were combined in additional analyses. Here, results further revealed that the associations between longitudinal change in subjective health and memory performance generalized across samples independently of demographic, changing physical health status, and subjective memory decline differences. Thus, the present findings suggest that subjective health may be added to the growing number of individual-difference variables that are predictive of episodic memory change in very old age.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil0,875

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,294 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations18
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe International Journal of Aging and Human DevelopmentMême sujetHealth disparities and outcomesTravaux en français237 207