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Enregistrement W2480635747 · doi:10.1093/geronb/gbw083

Negative Aging Stereotypes Impair Performance on Brief Cognitive Tests Used to Screen for Predementia

2016· article· en· W2480635747 sur OpenAlexaboutno aff
Marie Mazerolle, Isabelle Régner, Sarah J. Barber, Marc Paccalin, Aimé-Chris Miazola, Pascal Huguet, François Rigalleau

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series B · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésStereotype threatCognitionCognitive agingEffects of sleep deprivation on cognitive performanceMontreal Cognitive AssessmentPsychologyCognitive declineCognitive testGerontologyFalse positive paradoxCognitive skillStereotype (UML)Clinical psychologyDementiaCognitive impairmentDevelopmental psychologyMedicineSocial psychologyPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: There is today ample evidence that negative aging stereotypes impair healthy older adults' performance on cognitive tasks. Here, we tested whether these stereotypes also decrease performance during the screening for predementia on short cognitive tests widely used in primary care. METHOD: An experiment was conducted on 80 healthy older adults taking the Mini Mental State Examination (MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) under Threat or Reduced-threat condition. RESULTS: Stereotype threat significantly impaired older adults' performance on both tests, resulting in 40% of older adults meeting the screening criteria for predementia, compared with 10% in Reduced-threat condition (MMSE and MoCA averaged). DISCUSSION: Our research highlights the influence of aging stereotypes on short cognitive tests used to screen for predementia. It is of critical importance that physicians provide a threat-free testing environment. Further research should clarify whether this socially induced bias may also operate in secondary care by generating false positives.

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 enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil0,797

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations50
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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