Knowledge About COVID-19 Symptoms, Transmission, and Prevention: The Relationship With Cognitive Status in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Advanced age poses an increased risk for cognitive impairment, and therefore, poor knowledge regarding the risks associated with COVID-19 may confer vulnerability. We administered a COVID-19 Knowledge Questionnaire to older persons to evaluate the association between knowledge regarding public health recommendations, and cognitive status as measured by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Method: Ninety-nine participants completed a 22-item questionnaire about COVID-19 symptoms, risks, and protective strategies, and they also completed the MoCA. Associations between knowledge and cognitive status were examined via Spearman correlations. Results: The mean (SD) age of participants was 72.6 (7.6) years, and MoCA scores averaged 23.4 (4.5) points. Higher MoCA total scores were significantly ( p < .001) correlated with a greater number of correct questionnaire responses. Higher Orientation and Memory Index scores were moderately associated with an increased number of correct responses ( p < .001), with the Executive Index exhibiting a significant albeit weaker association. MoCA Index scores assessing attention, language, and visuospatial functioning were not significantly associated with COVID-19 knowledge. Conclusions: Given the rapid transmission rate of the SARS CoV-2 infections, COVID knowledge lapses will likely have deleterious repercussions. Public health messages should ensure effective acquisition and retention of COVID specific information, especially in cognitively compromised older adults.
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 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».