COGNITIVE RESERVE, PHYSICAL HEALTH, AND COGNITIVE FUNCTIONING IN OLDER ADULTS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Prior research has shown positive relationships between cognitive reserve (CR), physical health, and cognition, meaning that higher levels of physical health and CR are associated with higher cognitive functioning and vice versa. A group of community-dwelling older adults (N = 45, mean age = 70.5 years) completed a measure of CR (Life Experiences Questionnaire; LEQ), as well as cognitive tests, with number of physician diagnosed health conditions and number of medications measuring physical health. Initially, we ran correlations with the intention of running a mediation model (physical health factor as the independent variable, LEQ as the mediator, and cognitive test scores as dependent variables). Significant correlations were found between physical health and CR (r = -0.44, p = .01) with a medium effect size, and between CR and some test scores. However, there were no correlations between physical health and cognitive scores. Therefore, using linear regression analyses, the LEQ significantly predicted scores on some tests of executive functioning (DKEFS: Colour-Word Interference Test; Trial 3: F(1,39) = 7.42, p = .010), and processing speed (DKEFS: combined colour naming/reading: F(1,32) = 4.32, p = .046). However, the LEQ did not significantly predict verbal fluency, any set-switching tests, or a set-switching and inhibition test. Additionally, when physical health was added to the model, there was no significant improvement. The results suggest that CR may predict some types of executive functioning test scores, but not other executive functioning tests. Additionally, physical health did not predict cognitive test scores in this sample.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».