Health and minority stress in explaining change in executive function: Results from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Alzheimer’s disease is characterized by deficits in multiple cognitive domains, one being executive function (e.g., planning, inhibition, decision making). Maintaining executive functions is important for autonomy and independence in daily living. Minority stress is linked to cross‐sectional differences in executive function, but less is known about the potential role of minority stress in changes in executive functioning over time. Method Using data from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA), a large cohort of mid‐aged and older adults, we examined changes in executive function over a 3‐year period. Specifically, we focused on the role of health (e.g., medical conditions, modifiable health behaviors) and minority stress factors (sexual orientation, gender identity, race, and perceived social standing) in explaining these changes. Demographic, health, and minority stress variables were collected at baseline. The Mental Alteration Test (MAT), a cognitive switching task, was administered to measure executive function at baseline (2011‐2015) and follow‐up (2015‐2018). Using the MAT, we computed a reliable change index, accounting for practice effects and variability in scores at follow‐up. Negative scores reflect a more reliable decline in executive function. We used multivariable linear regression and the analytic sample was n = 27,714. Result Older age, higher household income, and greater educational attainment predicted reliable declines in executive function. There were no sex differences. Surprisingly, there were also no health factors (e.g., depression symptoms, physical activity levels) or minority stress variables (sexual orientation, gender identity, race, and perceived social standing) that predicted change in executive function. Conclusion Although previous cross‐sectional research has established that older minoritized individuals tend to have lower cognitive performance compared to majority peers, minoritized identities do not appear to explain changes in executive function over a short follow‐up period. Additional longitudinal data is needed to understand better the long‐term impact of minority stress on cognitive aging.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».