Validation of neuropsychological tests for the China Health and Retirement Longitudinal Study Harmonized Cognitive Assessment Protocol
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare and validate neurocognitive tests in the Harmonized Cognitive Assessment Protocol (HCAP) for the China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS), and to identify appropriate tests to be administered in future waves of CHARLS. METHODS: We recruited 825 individuals from the CHARLS sample and 766 subjects from hospitals in six provinces and cities in China. All participants were administered the HCAP-neurocognitive tests, and their informants were interviewed regarding the respondents' functional status. Trained clinicians administered the Clinical Dementia Rating scale (CDR) to assess the respondents' cognitive status independently. RESULTS: The testing protocol took an average of 58 minutes to complete. Refusal rates for tests of general cognition, episodic memory, and language were less than 10%. All neurocognitive test scores significantly correlated with the CDR global score (correlation coefficients ranged from 0.139 to 0.641). The Mini-Mental State Examination (MMSE), the Health and Retirement Study (HRS) - telephone interview for cognitive status (TICS), community screening instrument for dementia (CSI-D) for respondent, episodic memory and language tests each accounted for more than 20% of the variance in global CDR score (p < 0.001) in bivariate tests. In the CHARLS subsample, age and education were associated with neuropsychological performance across most cognitive domains, and with functional status. CONCLUSION: A brief set of the CHARLS-HCAP neurocognitive tests are feasible and valid to be used in the CHARLS sample and hospital samples. It could be applied in the future waves of the CHARLS study, and it allows estimating the prevalence of dementia in China through the population-based CHARLS.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle