Factors influencing discrepancies in self-reported memory and performance on memory recall in the Canadian Community Health Survey—Healthy Aging, 2008–09
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: the objectives of this study were: (i) to estimate the rate of discrepancy between participant single-item self-reports of good memory and poor performance on a list-learning task and (ii) to identify the factors including age, gender and health status that influence these discrepant classifications. STUDY DESIGN AND SETTINGS: in total, 14,172 individuals, aged 45-85, were selected from the 2008-09 Canadian Community Health Survey on Healthy Aging. We examined the individual characteristics of participants with and without discrepancies between memory self-reports and performance with a generalised linear model, adjusting for potential covariates. RESULTS: the mean age of respondents was 62.9 years with 56.7% being female, 53.8% having post-secondary graduation and 83% being born in Canada. Higher discrepant classification rates we observed for younger people (6.77 versus 3.65 for lowest and highest group), female (5.90 versus 3.68) and with higher education (6.17 versus 3.52). Discrepant classification rates adjusted with all covariates were higher for those without chronic diseases (5.37 [95% Confidence Interval (CI): 4.16, 6.90] versus 4.05 95% CI: 3.38, 4.86; P = 0.0127), those who did not drink alcohol (5.87 95% CI: 4.69, 7.32 versus 3.70 95% CI: 3.00, 4.55; P < 0.0001), lonely participants (5.45 95% CI: 4.20, 7.04 versus 3.99 95% CI: 3.36, 4.77; P = 0.0081) and bilingual participants (5.67 95% CI: 4.18, 7.64 versus 3.83 95% CI: 3.27, 4.50; P = 0.0102). CONCLUSION: the findings of this study suggest that the self-reported memory and memory performance differ in a substantial proportion of the population. Therefore, relying on a self-reported memory status may not accurately capture those experiencing memory difficulties.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».