A - 16Individual Differences in Affective Traits Role in Physical and Cognitive Performance
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Poor physical performance and negative affect (NA) have both been linked to worse executive function. However, little is understood about the relationship between trait NA and physical performance, particularly in older adults. It is possible that NA, and its motivational properties, plays a role in the relationship between executive function and physical decline. Hierarchical multiple regression was thus used to examine whether and the extent to which NA traits and executive function contributed to performance on the short performance physical battery (SPBB), while adjusting for the demographic factors of age and socioeconomic status (income and education). Method: 32 community-dwelling older adults (Mage = 69 years, SD = 5.4) participated in the Maine Understanding Sensory and Cognition (MUSIC) project. Exclusion criteria included scores of >11 on the Geriatric Depression Scale, scores of <19 on the Montreal Cognitive Assessment, diagnosis of a neurodegenerative disease, severe mental illness or a stroke within the last year. The Positive Affect and Negative Affect Schedule (PANAS) measured trait NA. The Trail Making Test (TMT Trails A and B) measured components of attention/processing and executive function. Results: NA associated with significantly worse TMT performance, ps < .001. Regression analyses indicated that socioeconomic status,TMT, and NA each significantly predicted SPPB performance, accounting for 56.9% of the variance. Conclusions: Results replicated other research that has linked SPPB and TMT performance, and extended these findings by investigating whether NA and sociodemographic factors contributed to physical performance. Our findings suggest that trait NA plays a role in poorer physical and executive function performance.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».