Normative data for the Grooved Pegboard Test in Quebec-French middle-aged and older adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Grooved Pegboard Test (GPT), commonly used with middle-aged and older adults, assesses fine motor control, psychomotor speed, and visuomotor coordination. Previous studies have shown the potential influence of sociodemographic variables on performance for this test. The present study aims to develop normative data for the GPT in the middle-aged and elderly Quebec-French population. METHOD: The normative sample consisted of 266 individuals aged 50 to 90 years from the province of Quebec. Multiple regression analyses were performed to estimate the association between the predictors (age, sex, education, and handedness) and the performance on each trial. RESULTS: GPT performance was positively associated with female sex and negatively associated with age on all trials. Left-handedness was positively associated with performance on non-dominant hand trials. Finally, the interaction between age and education levels was positively associated with performance on the second non-dominant hand trial. Normative data are presented using regression equations. One should note that a gender imbalance was observed in the sample, limiting the generalizability of the normative data for men, especially in less-educated subgroups. CONCLUSION: This study will facilitate the identification of psychomotor impairments in the middle-aged and elderly Quebec-French population.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».