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Enregistrement W4390192291 · doi:10.1002/alz.077977

Culturally relevant protective factors and relationships with cognitive decline in First Nations Australians

2023· article· en· W4390192291 sur OpenAlexaboutno aff
Louise Lavrencic, Holly A. Mack, Adrienne Withall, Kim Delbaere, G. Anthony Broe, Gail Daylight, Brian Draper, Danielle Lasschuit, Kylie Radford

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaPsychosocialGerontologyIndigenousCognitionPopulationEducational attainmentPsychologyCognitive declineMedicinePsychiatryEnvironmental healthDiseasePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background First Nations people in Australia experience dementia prevalence 3‐5 times higher than the broader Australian population. There is strong focus on risk factors (particularly biomedical) in dementia research; yet further research is required to understand protective factors, especially psychosocial and cultural determinants. Cognitive reserve (CR) refers to the brain’s adaptability when faced with age or neurodegenerative‐related changes. CR is important for understanding cognitive outcomes and dementia onset. Psychosocial factors are thought to contribute to CR, including education and work opportunities. Yet, the appropriateness of conventional CR measures for First Nations people, and the role of culturally‐specific protective factors in CR, is unclear. Method Data were from the Koori Growing Old Well Study, a longitudinal, population‐based study with First Nations Australians aged 60+ from 5 rural/urban communities in New South Wales (N = 336 baseline; N = 165 6‐year follow‐up, n = 68 died before follow‐up). Comprehensive and holistic interviews were carried out. Dementia and mild cognitive impairment (MCI) were based on clinical assessment and consensus review. CR factors spanned education and work opportunities, sociocultural activities/connections, creative hobbies, playing sports, and social contact. Logistic regression analyses were used to examine factors at each life stage (early/mid/late‐life) in relation to cognitive decline (incident MCI/dementia). Result The analyses included 155 participants (excluding N = 10 with baseline dementia). Of the early‐life factors, singing (from the Retrospective Indigenous Childhood Enrichment Scale) (OR = 0.33; 95% CI 0.13, 0.86; p = .024) was associated with a lower risk of cognitive decline in the multivariable model; and years of education (OR = 0.79; 95% CI 0.66, 0.94; p = .008) predicted cognitive decline in univariable analysis. For midlife, history of unskilled work was associated with cognitive decline (OR = 5.44; 95% CI 2.32, 12.75; p = <.001). No variables in the late‐life model were significantly associated with cognitive decline. Conclusion This study is the first to examine factors that may contribute to CR in First Nations communities, including culturally‐specific items. These results suggest that certain life‐course experiences may protect against cognitive decline; however, revised and sensitive measures are needed to capture nuanced differences. A culturally relevant and more comprehensive CR measure is currently being piloted with First Nations people.

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)0,004
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,270 · 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
Routes d'admission1
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