MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2900385038 · doi:10.1093/geroni/igy023.951

WIDOWHOOD STATUS AS A RISK FOR COGNITIVE DECLINE AMONG KOREAN OLDER ADULTS

2018· article· en· W2900385038 sur OpenAlexaff
Jing Lyu, Joohong Min, G Kim

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionLongitudinal studyCognitive declineGerontologyPsychologyDepression (economics)Mental healthDemographyHealth and Retirement StudyLatent growth modelingEffects of sleep deprivation on cognitive performanceMedicineDevelopmental psychologyDementiaPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous studies have demonstrated that spousal bereavement has negative impacts on the survivor’s mental health. However, few studies have examined its impact on the survivor’s cognitive function in later life. Therefore, the purpose of this study was to investigate the longitudinal effect of widowhood status on cognitive change among older adults. The study sample was drawn from a nationally representative data set, the Korean Longitudinal Study of Aging (KLoSA), and the final sample consisted of 5,529 Korean adults aged 60 and over at baseline. As a dependent variable, cognitive function was measured by the Korean version of the Mini-Mental State Exam (K-MMSE) score. Widowhood status was measured as a time-varying dichotomous variable. Using five waves of KLoSA, longitudinal trajectories of cognitive change from 2006 to 2014 were examined using growth curve models. Adjusting for gender, education, self-rated health, chronic conditions, and depression, results from growth curve models showed that widowed older adults had significantly lower cognitive function than their counterparts (p<.001). Cognitive function declined over time, and the rate of decline in cognitive function was steeper among the widowed than among the non-widowed (p<.001). These findings suggest that widowhood is detrimental for late-life cognitive decline. Further research is needed to understand the mechanisms underlying this relationship. Policy and practice implications are discussed accordingly.

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 enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,346 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInnovation in AgingMême sujetGrief, Bereavement, and Mental HealthTravaux en français237 207