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Enregistrement W2746260422 · doi:10.1186/s12877-017-0585-2

Association between migration and cognitive status among middle-aged and older adults: a systematic review

2017· review· en· W2746260422 sur OpenAlexaboutno aff
Hanzhang Xu, Yinan Zhang, Bei Wu

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2017
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLCognitionMedicineGerontologyAssociation (psychology)AcculturationGuidelineSystematic reviewMEDLINEImmigrationPsychologyPsychiatryPsychological interventionGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study aimed to synthesize the current literature examining the association between migration and cognitive function among middle-aged and older adults. METHODS: We used the PRISMA as a guideline for this systematic review and searched the following databases: PubMed, CINAHL, EMBASE, and Global Health. RESULTS: Twenty-five published studies were included. Twenty-two studies were focused on international migrants, while only 3 studied internal migrants. Fourteen studies were conducted in the United States, followed by UK (n = 2), Israel (n = 2), India (n = 2) and other countries like Canada and Australia. Some studies showed that middle-aged and older migrants demonstrated poorer cognitive function comparing to non-migrants in hosting places; while other studies indicated no association between migration and cognitive function. A higher level of acculturation was associated with better performance on cognitive function tests among migrants. CONCLUSION: It is unclear how or whether migration and cognitive function are related. The quality of current literature suffered from methodological deficiencies. Additional research is needed to examine the linkages using more comprehensive measures of migration and cognitive function.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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