Normative Data for the Modified Location Learning Test (m-LLT) in the French–Quebec Population Aged Between 50 and 89 Years
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aims to establish normative data for the modified Location Learning Test (m-LLT), considering sociodemographic characteristics such as age, sex, and educational level. MATERIALS AND METHODS: One hundred eighty-nine middle-aged and elderly people aged 50 years and older were recruited from the French-speaking population in Quebec (Canada). The m-LLT procedure described by Kessels et al. (2006) was used. Percentiles were derived for performance scores (Trial 1, Total Displacement Score, Learning Index, Delayed Recall Displacements), stratified by sociodemographic characteristics where appropriate. RESULTS: Regarding the sex variable, the number of displacements in Trial 1 and for the Total Displacement Score were higher in men than in women. Age was positively associated with the Total Displacement Score and Delayed Recall Displacements and negatively associated with the Learning Index. Education was positively associated with the Learning Index and Delayed Recall Displacements. Two-thirds of the normative sample achieved a perfect score on the fifth and final learning trial. CONCLUSIONS: Learning was better in women than in men, which may be explained by the use of verbal and nonverbal strategies and environmental awareness favoring women. The decline in learning and retrieval with age can be explained, among other reasons, by a less strategic approach during the encoding phase, a decline in other cognitive domains, or poorer imagery-based representations of the stimuli. The associations between education, strategic retrieval, and cognitive reserve are discussed. Overall, these normative data will enhance the detection of cognitive decline in geriatric clinical or research settings.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».