Ethnic differences in functional and neuropsychological test performance in older adults
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies outline discrepancies in neuropsychological test profiles in African American and European American samples, despite similarities on major background factors. In our clinical sample of convenience, African American and European American older adults did not diverge on age, years of formal education, or global cognitive impairment. We predicted that ethnic groups would differ on a financial index, reading, and naming measures, but not on form discrimination and health problem-solving tasks. Results showed the expected patterns with the exception of form discrimination, which was lower in the African American group. Ethnicity no longer predicted standing on financial and nonverbal discrimination measures once we adjusted scores to equate for word-reading ability. In contrast, ethnicity status continued to explain significant variance in confrontation naming following adjustment for reading. When ethnic groups were subdivided by sex, European American men tended to have the highest scores of all four subgroups despite having equivalent levels of education. Therefore, future studies should examine the impact of cognitive activity throughout adulthood on real-world function and neuropsychological test performance among groups defined by both ethnicity and sex. In conclusion, in African American and European American elders seen for clinical assessment, literacy appeared to be associated with discrepant scores on a measure of real-world financial knowledge and skill, as well as with differences in verbal and nonverbal neuropsychological measures.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».