The Flynn effect and cognitive decline among americans aged 65 years and older.
Notice bibliographique
Résumé
To contribute to our understanding of cohort differences and the Flynn effect in the cognitive decline among older Americans, this study aims to compare rates of cognitive decline between two birth cohorts within a study of older Americans and to examine the importance of medical and demographic confounders. Analyses used data from the National Health and Aging Trends Study (2011-2019), which recruited older Americans in 2011 and again in 2015 who were then followed for 5 years. We employed mixed-effect models to examine the linear and quadratic main and interaction effects of year of birth while adjusting for covariates such as annual round, sex/gender, education, race/ethnicity, heart disease, hypertension, diabetes, test unfamiliarity, and survey design. We analyzed data from 11,167 participants: 7,325 from 2011 to 2015 and 3,842 from 2015 to 2019. The cohort recruited in 2015 was born, on average, 5.33 years later than that recruited in 2011 and had higher functioning than the one recruited in 2011 across all observed cognitive domains that persisted after adjusting for covariates. In multivariable-adjusted analyses, a 1-year increase in year of birth was associated with increased episodic memory (β = 0.045, SE = 0.001, p < .001), orientation (β = 0.034, SE = 0.001, p < .001), and executive function (β = 0.036, SE = 0.001, p < .001). Participants born 1 year later had slower rates of decline in episodic memory (β = 0.004, SE = 0.000, p < .001), orientation (β = 0.003, SE = 0.000, p < .001), and executive function (β = 0.001, SE = 0.000, p = .002). Additionally, sex/gender modified this relationship for episodic memory (-0.007, SE = 0.002, p < .001), orientation (-0.005, SE = 0.002, p = .008), and executive function (-0.008, SE = 0.002, p < .001). These results demonstrate the persistence of the Flynn effect in old age across cognitive domains and identified a deceleration in the rate of cognitive decline across cognitive domains. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».