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Enregistrement W2409473085

Validation of cognitive functioning categories in the Canadian Community Health Survey--Healthy Aging.

2010· article· en· W2409473085 sur OpenAlexaffabout
Leanne Findlay, Julie Bernier, Holly Tuokko, Susan Kirkland, Heather Gilmour

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of VictoriaStatistics CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive skillLonelinessCognitionGerontologyPsychologyMental healthClinical psychologyPopulationSuccessful agingMedicinePsychiatryEnvironmental health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The objective of this study was to validate categories of cognitive functioning using data from the 2009 Canadian Community Health Survey (CCHS)--Healthy Aging Cognition Module. DATA AND METHODS: Four measures of cognitive functioning--immediate and delayed recall (memory), and animal-naming and the Mental Alternation Test (executive functioning)--were coded into five categories for the Canadian household population aged 45 or older. The scores for each measure were standardized to t-scores that controlled for age, sex and education. Respondents were classified into five cognitive functioning categories. Cross-tabulations, stratum-specific likelihood ratios and multinomial logit regression were used to assess associations between levels of cognitive functioning and various health outcomes: self-reported general and mental health status, memory and problem-solving ability, activities of daily living, life satisfaction, loneliness, depression, and chronic conditions. RESULTS: Results supported the use of five levels of cognitive functioning for all four outcomes on the CCHS--Healthy Aging sample overall and by age group (45 to 64, 65 or older) and language group (English, French). INTERPRETATION: These categories can be used in future work on cognitive functioning based on the CCHS--Healthy Aging.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,190

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,273 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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