COGNITION MEASURES AND FINDINGS IN THE NATIONAL SOCIAL LIFE, HEALTH, AND AGING PROJECT
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Good cognitive function is an important component of health at any age. Certain domains of cognition tend to decline with age and rates of change vary dramatically across individuals and across social groups. This Symposium examines a commonly-used clinical measure of cognition, the Montreal Cognitive Assessment, adapted for survey use (MoCA-SA) and administered in two rounds of the National Social Life, Health and Aging Project (2010 and 2015). It focuses especially identifying and evaluating differential functioning of the MoCA-SA across racial and ethnic groups, across modes of administration of the measure, within intimate dyads and as linked to sensory function. Iveniuk and colleagues examine race difference and find that 7 measures, out of the 18 used in NSHAP’s MoCA, formed a scale that was more robust to racial bias and suggest use of this modified measure to compare racial groups. Piedra and coauthors construct an abbreviated MoCA-SA (Spanish version) that compared favorably with the long form MoCA across the different grouping and showed predicative validity with consequential outcomes associated with cognitive decline. Pudelek and colleagues examine mode of assessment. web, phone, and PAPI or in-person interviews and describe an analytic strategy for obtaining a measure comparable across modes. Meiyi Li and Yiang Li find that women’s cognitive impairment adversely affects their partner’s social connectedness but husband’s impairment does not. Zhong et al find that odor identification was associated with some domains of cognition with differences in that association by age, gender, or race, but not by education.
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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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».