Cognitive performance and normative data between Hispanic and non‐Hispanic cohorts: Results from the South Texas Alzheimer’s Disease Research Center (ADRC)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The prevalence of Alzheimer’s disease and related dementias (ADRD) in the United States was estimated as 6.5 million people in 2022, with a five‐fold increase for the Hispanic/Latinx population expected by 2060. The South Texas Alzheimer’s Disease Center (STAC) was designated as a new ADRC in 2021 by the National Institute on Aging (NIA) with a specific aim to serve the growing needs of the local underrepresented Hispanic population. As cultural and linguistic factors can impact performance on cognitive tests, the goal of the study was to compare UDS‐3 cognitive test raw scores and normative data in Hispanic and non‐Hispanic adults without cognitive impairment residing in South Texas. Method Participants from the STAC cohort completed the Uniform Data Set (UDS), V.3.0, which includes demographics and neuropsychological battery. All batteries were administered in the participants’ preferred language, English. Normative data was calculated using Weintraub et al. (2018)’s age, sex, and education adjusted regression models for UDSNB 3.0. Mean differences between baseline visit raw scores and normative data were compared using independent sample t‐tests among Hispanic and non‐Hispanic participants. Result Thirty‐four Hispanic (mean age = 70.4, 67.6% female) and thirty‐eight non‐Hispanic (mean age = 71.9, 57.9% female) participants were included. Hispanic participants had fewer years of education relative to non‐Hispanic participants [M(SD)] = [14.7(2.5)] to [16.5(2.5)], respectively; (t(70.1) = 3.0, p = 0.004); although, the groups did not differ in age or sex distribution (p>0.05). Hispanic and non‐Hispanic participants generally performed equivalently on the neuropsychological battery. However, Hispanics had lower mean raw scores on the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) (t(70.8) = 3.6, p<0.001) and the Multilingual Naming Test (MINT) (t(71) = 4.0, p<0.001) relative to non‐Hispanic participants, which persisted when normative data was applied (MoCA: t(71) = 2.3, p = 0.024, MINT: t(71) = 2.8, p = 0.006). Conclusion Overall, Hispanic and non‐Hispanic participants performed similarly on the UDS‐3 neuropsychological battery. However, Hispanics had lower mean raw and normative scores on the MINT, as well as the MoCA which also includes language measures. Our findings highlight the importance of future research validating the sensitivity and specificity of normative data used in underrepresented populations, especially those at higher risk for ADRD.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».