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Enregistrement W4390078385 · doi:10.1017/s135561772300588x

37 Bilingualism does not modify the association between stroke and cognitive performance in Mexican American older adults

2023· article· en· W4390078385 sur OpenAlexaboutno aff
Emily M. Briceño, Wen Chang, Steven G. Heeringa, Chris Becker, Nelda Garcia, Ruth Longoria, Lewis B. Morgenstern

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Neuropsychological Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Systems and Public Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentStroke (engine)Neuroscience of multilingualismGerontologyCognitionPsychologyDementiaPopulationMedicineEquatingDemographyCognitive impairmentDevelopmental psychologyPsychiatryDiseaseEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The Latinx population is rapidly aging and growing in the US and is at increased risk for stroke and dementia. We examined whether bilingualism confers cognitive resilience following stroke in a community-based sample of Mexican American (MA) older adults. Participants and Methods: Participants included predominantly urban, non-immigrant MAs aged 65+ from the Brain Attack Surveillance in Corpus Christi- Cognitive study. Participants were recruited using a two-stage area probability sample with door-to-door recruitment until the onset of the COVID-19 pandemic; sampling and recruitment were then completed via telephone. Cognition was assessed with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA; 30-item in-person, 22-item via telephone) in English or Spanish. Bilingualism was assessed via a questionnaire and degree of bilingualism was calculated (range 0%-100% bilingual). Stroke history was collected via self-report. We harmonized the 22-item to the 30-item MoCA using published equipercentile equating. We conducted a series of regressions with the harmonized MoCA score as the dependent variable, stroke history and degree of bilingualism as independent variables, and age, sex/gender, education, assessment language, assessment mode (in-person vs. phone), and self-reported vascular risk factors (hypertension, diabetes, heart disease) as covariates. We included a stroke history by bilingualism interaction to examine whether bilingualism modifies the association between stroke history and MoCA performance. Results: Participants included 841 MA older adults (59% women; age M(SE) = 73.5(0.2); 44% less than high school education). Most (77%) of the sample completed the MoCA in English. 93 of 841 participants reported a history of stroke. In an unadjusted model, degree of bilingualism (b = 3.41, p < .0001) and stroke history (b = -1.98, p = .003) were associated with MoCA performance. In a fully adjusted model, stroke history (b = -1.79, p = .0007) but not bilingualism (b = 0.78, p = .21) was associated with MoCA performance. When an interaction term was added to the fully adjusted model, the interaction between stroke history and bilingualism was not significant (b= -0.47, p = .78). Conclusions: Degree of bilingualism does not modify the association between stroke history and MoCA performance in Mexican American older adults. These results should be replicated in samples of validated strokes, more comprehensive bilingualism and cognitive assessments, and in other bilingual populations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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