How do aging, socioeconomic status, and gender affect verbal fluency, cognitive skills, depression, and daily living activities in older people?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Old age is a period associated with health risks, leading to losses in various skills. Aim: This study aims to examine the verbal fluency and cognitive skills of older individuals, their levels of depression, and daily living activities as well as to identify the correlations between these and some other variables. Method: 77 participants (48 F; 29 M) aged 65 and over who had not received a diagnosis were administered a "ParticipantInformation Form", "Verbal Fluency Test", "Montreal Cognitive Assessment Turkish Version (MOBID)", "Geriatric Depression Scale (GDS)", and "Barthel Index of Basic Activities of Daily Living (ADL)". Statistical analysis of the research data was performed using IBM SPSS 24.0 software. Results: There was a moderate, significant positive correlation between verbal fluency scores and both MOBID (r = 0.542, r = 0.604, r = 0.343) and ADL scores (r = 0.365, r = 0.323, r = 0.254), whereas a moderate, significant negative correlation was found between verbal fluency scores and GDS scores (r = -0.551, r = -0.422, r = -0.493). s (Verbal fluency and MOBID scores showed significant differences across age groups, whereas ADL and depression scores did not; additionally, verbal fluency, MOBID, and GDS varied significantly by education and income levels while ADL scores remained unaffected; notably, only verbal fluency scores differed by gender, with female participants demonstrating higher performance. Conclusion: Significant correlations were observed between verbal fluency, cognition, depression, and daily living activity skills. As the cognitive and daily living activity skills of participants increase or their levels of depression decrease, their verbal fluency skills improve. The findings underscore the importance of supporting all variables and highlight the significance of interdisciplinary collaboration.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».