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Enregistrement W2335138188 · doi:10.1097/wad.0000000000000019

Is Bilingualism Associated With a Lower Risk of Dementia in Community-living Older Adults? Cross-sectional and Prospective Analyses

2014· article· en· W2335138188 sur OpenAlexaff
Caleb M. Yeung, Philip D. St. John, Verena Menec, Suzanne L. Tyas

Notice bibliographique

RevueAlzheimer Disease & Associated Disorders · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaNeuroscience of multilingualismCross-sectional studyGerontologyPsychologyMedicineEnvironmental healthNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this study was to determine whether bilingualism is associated with dementia in cross-sectional or prospective analyses of older adults. METHODS: In 1991, 1616 community-living older adults were assessed and were followed 5 years later. Measures included age, sex, education, subjective memory loss (SML), and the modified Mini-mental State Examination (3MS). Dementia was determined by clinical examination in those who scored below the cut point on the 3MS. Language status was categorized based upon self-report into 3 groups: English as a first language (monolingual English, bilingual English) and English as a Second Language (ESL). RESULTS: The ESL category had lower education, lower 3MS scores, more SML, and were more likely to be diagnosed with cognitive impairment, no dementia at both time 1 and time 2 compared with those speaking English as a first language. There was no association between being bilingual (ESL and bilingual English vs. monolingual) and having dementia at time 1 in bivariate or multivariate analyses. In those who were cognitively intact at time 1, there was no association between being bilingual and having dementia at time 2 in bivariate or multivariate analyses. CONCLUSIONS: We did not find any association between speaking >1 language and dementia.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations75
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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