Race/Ethnicity and the Measurement of Cognition in the National Social Life, Health, and Aging Project: Recommendations for Robustness
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In this study, we examine the measurement of cognition in different racial/ethnic groups to move toward a less biased and more inclusive set of measures for capturing cognitive change and decline in older adulthood. METHODS: We use data from Round 2 (N = 3,377) and Round 3 (N = 4,777) of the National Social Life, Health, and Aging Project (NSHAP) and examine the study's Survey Adjusted version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA-SA). We employ exploratory factor analyses to explore configural invariance by racial/ethnic group. Using modification indexes, 2-parameter item response theory models, and split-sample testing, we identify items that seem robust to bias by race. We test the predictive validity of the full (18-item) and short (4-item) MoCA-SAs using self-reported dementia diagnosis, instrumental activities of daily living, proxy reports of dementia, proxy reports of dementia-related death, and National Death Index reports of dementia-related death. RESULTS: We found that 4 measures out of the 18 used in NSHAP's MoCA-SA formed a scale that was more robust to racial bias. The shortened form predicted consequential outcomes as well as NSHAP's full MoCA-SA. The short form was also moderately correlated with the full form. DISCUSSION: Although sophisticated structural equation modeling techniques would be preferable for assuaging measurement invariance by race in NSHAP, the shortened form of the MoCA-SA provides a quick way for researchers to carry out robustness checks and to see if the disparities and associations by race they document are "real" or the product of artifactual bias.
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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 | 0,547 | 0,746 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».