Measurement invariance of the Cognitive Function Index across race in the A4 study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Accumulating evidence suggests that subjective concerns expressed by cognitively normal older individuals may be a sensitive indicator of early Alzheimer’s disease (AD). The Cognitive Function Index (CFI) is a 14‐item questionnaire developed to assess subjective decline in cognitively unimpaired individuals. Previous studies have reported that greater CFI scores are associated with greater amyloid burden and faster cognitive decline in cognitively unimpaired individuals. These findings, however, have been found in predominantly White samples, and the equivalence of the CFI across different races has not been investigated. The goal of this study was to evaluate measurement invariance (i.e., equivalence) of the CFI across race using data from the Anti‐Amyloid in Asymptomatic AD (A4) Study. Method This study analyzed screening data from the A4 Study. Participants (N = 5735) were classified as Black, Asian, or White using self‐reported race. Latino/Hispanic individuals were excluded due to low numbers (N = 232). A multi‐group confirmatory factor analysis using a single‐factor model was conducted in Mplus to evaluate invariance of the CFI across race. Acceptable model fit was confirmed using the following: χ2/df <3, comparative fit index>.95, and the root‐mean‐square error of approximation (RMSEA)<.1. Measurement invariance was established with a ∆comparative fit index≤.01, and ∆RMSEA≤ .015 between invariance tests. Result Of the individuals included N = 267 were Black, N = 277 were Asian, and N = 5241 were White (mean±SD age: 71.7±4.9, education (years): 16.4±3.0, and male: 2466 (43%)). Configural, metric, scalar, and strict measurement invariance was supported by race (Table 1). Conclusion The results demonstrate equivalent performance of the CFI across cognitively unimpaired participants who self‐identify as Black, Asian, or White. Differences between these groups measured by the CFI can be considered to reflect true inter‐group differences in subjective cognitive concerns rather than differences in the measurement properties of the scale. Future work should examine measurement invariance of the CFI in additional racial/ethnic groups.
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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 | 0,013 | 0,026 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».