Sources of Response Bias in Cognitive Self-Report Items: “Which Memory Are You Talking About?”
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Self-reported cognitive difficulties are common in the years before an Alzheimer's disease (AD) diagnosis. Understanding how older adults interpret and respond to questions about their cognition is critical to recognize response biases that may limit the accuracy of cognitive self-reports in identifying AD risk. Cognitive interviewing is a systematic approach for examining sources of response bias that influence individuals' answers to specific questions. The purpose of this study was to identify features of common cognitive self-report items that contribute to (a) differing interpretations among respondents and (b) older adults' decisional processes when responding. RESEARCH DESIGN AND METHODS: A convenience sample of community-dwelling older adults (n = 49; Mage = 74.5 years; 36.7% male) without dementia completed a demographic questionnaire, the Montreal Cognitive Assessment, and an audio-recorded cognitive interview. Twenty commonly used cognitive self-report items were evaluated using cognitive interviewing techniques. The Question Appraisal System was used to guide the analysis of interview data and identify sources of response bias within and across cognitive self-report items. RESULTS: The most common sources of inconsistency in item interpretation and decisional processes were vague item wording, incorrect assumptions regarding consistency of cognitive problems across situations, and provocation of an emotional reaction that influenced responses. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: Assessment of self-reported cognition is critical to facilitate research on early AD symptoms. Findings from this study identify modifiable sources of response bias that may influence the measurement properties of currently used cognitive self-report items and can inform refinement of measures.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,062 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».