Cognitive performance trends among European older adults: exploring variations across cohorts, gender, and educational levels (2007–2017)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study explores recent cohort trends in cognitive performance among older Europeans from 2007 to 2017, addressing three key questions: (1) Did cognitive performance improve universally and across the performance distribution during this period? (2) Did these improvements occur across educational levels and for both men and women? (3) Can established risk factors explain these performance gains? METHODS: Using data from the Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe (SHARE) across 12 European countries, we assessed immediate recall, delayed recall, and verbal fluency in individuals aged 60 to 94 in both 2007 and 2017 (n = 32 773). Differences between the two time points were estimated with linear mixed effects regression models and quantile regression. RESULTS: Cognitive performance improved in all age groups, across educational levels, and for both men and women between 2007 and 2017. Notably, improvements were more pronounced at the upper end of the performance distribution for delayed recall and verbal fluency. Education explained approximately 20% of the observed improvements. Risk factors did not explain the observed improvements. CONCLUSIONS: European cohorts of both younger-old and older adults continue to exhibit improvements in cognitive performance. Variation in the size of the cohort improvements across the performance distributions in delayed recall and in verbal fluency may contribute to growing inequalities in cognitive outcomes. Future research should further investigate the potential heterogeneity in cognitive performance gains. TRIAL REGISTRATION: Not applicable.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».