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Enregistrement W4411463137 · doi:10.3389/fnagi.2025.1535146

Functional cognitive performance augments cognitive screening data in older adults

2025· article· en· W4411463137 sur OpenAlexaboutno aff
Timothy S. Marks, Gordon Muir Giles, Dorothy Farrar Edwards

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Missouri
Mots-clésCognitionEffects of sleep deprivation on cognitive performancePsychologyCognitive agingCognitive psychologyCognitive impairmentMedicineNeuroscienceGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Understanding the association of older adults’ cognitive ability with performance of instrumental activities of daily living (IADL) is critical to identifying their community health care support needs. We compared differences in performance-based IADL assessment scores among older adults according to their cognitive ability as measured by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Methods Using data from a larger study we performed a cross-sectional analysis of 259 community-dwelling adults aged 55–93 years. Participants were categorized into one of three groups based on their MoCA score: mildly impaired (19–22), borderline (23–25), or unimpaired (26–30). The Performance Assessment of Self-care Skills Checkbook Balancing and Shopping Task (PCST) and the Weekly Calendar Planning Activity 17-item version (WCPA-17) were used to assess IADL. A MANCOVA analyzed the effect of MoCA group on the performance-based IADL assessments while controlling for education. Results The MANCOVA was statistically significant, F(4, 508) = 16.445, p < 0.001; Wilks’ λ = 0.784; ηp2 = 0.115. Follow-up univariate ANCOVAs showed that PCST Total Cues adjusted mean score [F(2, 255) = 20.006, p < 0.001; ηp2 = 0.136] and WCPA-17 Accuracy adjusted mean scores [F(2, 255) = 23.216, p < 0.001; ηp2 = 0.154] were significantly different among MoCA groups, with medium-large effect sizes. Conclusion The tripartite group categorization of the MoCA largely parallels ability on two independent performance-based IADL assessments, a subset of individuals borderline or unimpaired on the MoCA had difficulties with complex IADL identified by performance-based IADL assessments indicating comprehensive evaluations of older adults would benefit from including both types of assessments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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