Longitudinal changes in response time mean and inconsistency exhibit predictive dissociations for risk of cognitive impairment.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although mean response time (RT) is a commonly used indicator of cognitive function, trial-to-trial variability (RT inconsistency [RTI]) represents a dissociable dimension of performance arguably more sensitive for characterizing cognitive status. The present study explores whether (a) RT mean or inconsistency reflects a more dispositional characteristic of an individual, particularly with increased cognitive impairment; (b) RT mean and inconsistency exhibit comparable patterns of change across a 4-year period; and (c) these rates of change differentially predict cognitive status. METHOD: A sample of 304 adults (64-92 years) at baseline completed a choice RT task weekly for 4-5 weeks, repeating this protocol and a basic neuropsychological assessment annually for 4 years. Three cognitive status subgroups were identified at baseline and Year 4: healthy controls (HCs), as well as cognitively impaired-not-demented (CIND) status based upon single (CIND-S) and multiple (CIND-M) domains. RESULTS: < .01) were linked to increased likelihood of CIND-M classification at Year 4, independent of age, education, chronic health conditions, and mean RT. CONCLUSIONS: RT mean and RTI confer distinct sources of information about cognitive function and status. Overall, RTI holds promise as an early indicator of normal and pathological cognitive aging. (PsycINFO Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».