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Enregistrement W4394846108 · doi:10.1080/13825585.2024.2342500

The association between memory, COVID-19 testing, and COVID-19 incidence in middle-aged and older adults: a prospective analysis of the CLSA

2024· article· en· W4394846108 sur OpenAlexafffundabout
Mark Oremus, Suzanne L. Tyas, Leilei Zeng, Nancy E. Newall, Colleen J. Maxwell

Notice bibliographique

RevueAging Neuropsychology and Cognition · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensBrandon UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyMcMaster University
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Incidence (geometry)RecallReceiptMedicineTest (biology)Longitudinal studyProspective memoryDemographySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PsychologyGerontologyClinical psychologyPsychiatryCognitionInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated the association between pre-COVID-19 memory function and (a) receipt of a COVID-19 test and (b) incidence of COVID-19 using the COVID-19 Questionnaire Study (CQS) of the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA). The CQS included 28,565 middle-aged and older adults. We regressed receipt of a COVID-19 test on participants’ immediate and delayed recall memory scores and re-ran the regression models with COVID-19 incidence as the outcome. All regression models were adjusted for sociodemographic, lifestyle, and health covariates. In the analytical sample (n = 21,930), higher delayed recall memory (better memory) was significantly associated with lower COVID-19 incidence. However, this association was not significant for immediate recall memory. Immediate and delayed recall memory were not associated with receipt of a COVID-19 test. Health policymakers and practitioners may viewmemory status as a potential risk for COVID-19. Memory status may not be a barrier to COVID-19 testing.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil0,569

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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