The Canadian longitudinal study on aging as a platform for exploring cognition in an aging population
Notice bibliographique
Résumé
Objective: We present descriptive information on the cognitive measures used in the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) Comprehensive Cohort, relate this to information on these measures in the extant literature, and identify key considerations for their use in research and clinical practice. Method: The CLSA Comprehensive Cohort is composed of 30,097 participants aged 45–85 years at baseline who provided a broad range of sociodemographic, physical, social, and psychological health information via questionnaire and took part in detailed physical and cognitive assessments. Cognitive measures included: the Rey Auditory Verbal Learning Test – immediate and 5-min delayed recall, Animal Fluency, Mental Alternation Test (MAT), Controlled Oral Word Association Test (COWAT), Stroop Test – Victoria Version, Miami Prospective Memory Test (MPMT), and a Choice Reaction Time (CRT) task. Results: CLSA Comprehensive Cohort sample sizes were far larger than previous studies, and performances on the cognitive measures were similar to comparable groups. Within the CLSA Comprehensive Cohort, main effects of age were observed for all cognitive measures, and main effects of language were observed for all measures except the CRT. Interaction effects (language × age) were observed for the MAT, MPMT Event-based score, all time scores on the Stroop Test, and most COWAT scores. Main effects of education were observed for all measures except for the MPMT Time score in the French sample, and interaction effects (age × education) were observed for the RAVLT (immediate and delayed) for the English sample and the Stroop Dot time for the French sample. Conclusion: This examination of the cognitive measures used in the CLSA Comprehensive Cohort lends support to their use in large studies of health and aging. We propose further exploration of the cognitive measures within the CLSA to make this information relevant to and available for clinical practice.
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 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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».