Testing whether cognitive reserve as measured by self-rating of stimulating activities moderates the association of polysubstance use and neurocognitive disorder
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The objectives were to identify a latent factor of cognitive reserve (CR) assessed by self-rating of cognitively stimulating activities, to analyze the association between this factor and educational attainment, and to test whether CR moderates the association between polysubstance use and neurocognitive disorder (NCD). Methods: Cross-sectional data of 753 participants was collected in Mexico City. A questionnaire for self-rating of stimulating activities (work/education, leisure, physical, social, usual- and current environments) was designed. Confirmatory factor analysis was performed to test unifactoriality. This CR factor was then used within a structural equation model of moderation between recent- and years of substance use and indicators of NCD (Montreal Cognitive Assessment and an interview for subjective cognitive deficits). Results: We found acceptable goodness-of-fit values for the unifactorial model, but no association of this factor with educational attainment, nor with recent- and years of substance use (suggesting independence of CR and severity of neuropathology). We did not find a moderation effect of CR between substance use and indicators of NCD; CR was negatively associated with subjective cognitive deficits only. Conclusions: Moderation effect of self-rated CR should be further tested using direct measures of substance-induced neuropathology. Measurement of self-rated CR may complement self-reported cognitive examination.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 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 ».