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Enregistrement W7001222630

Influência da Escolaridade e da Profissão no Desempenho de Idosos em Testes Neuropsicológicos

2011· dissertation· pt· W7001222630 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePortuguese National Funding Agency for Science, Research and Technology (RCAAP Project by FCT) · 2011
Typedissertation
Languept
DomainePsychology
ThématiquePsychological Testing and Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionSample (material)Older peopleNeuropsychologySocial cognitive theoryGeriatrics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Com esta investigação pretendemos averiguar se há influência do nível educacional e da profissão no desempenho em escalas de avaliação neuropsicológica. A amostra usada neste estudo é composta por 558 idosos sob resposta social com uma média de idades de 78,75 anos + 9,36 dos quais 255 não têm escolaridade e 300 têm escolaridade com o mínimo de 4 anos de ensino. Quanto à profissão 487 tinham profissões manuais e 44 tinham profissões intelectuais. As escalas usadas foram oMini mental State Examination (MMSE), o Montreal Cognitive Assessment (MoCA), a Frontal Assessment Battery (FAB), Fluências Verbais Semântica e Fonémica e a Figura Complexa de Rey. Na generalidade das escalas os sujeitos com escolaridade apresentaram pontuações médias mais elevadas quando comparadas com as médias obtidas pelos sujeitos sem escolaridade. Em relação à profissão os sujeitos com profissões intelectuais obtiveram pontuações médias superiores às dos sujeitos com profissões manuais. O grupo de idosos com escolaridade e com profissões intelectuais obtiveram pontuações médias mais altas que os idosos com escolaridade e com profissões manuais, as pontuações médias mais baixas foram verificadas no grupo de idosos sem escolaridade e com profissões manuais. Estes resultados mostram que há influência quer da escolaridade quer da profissão no desempenho global em escalas de avaliação neuropsicológica o que demonstra a necessidade de um controlo mais rigoroso do efeito destas variáveis sociodemográficas. / This research seeks to determine whether there is influence of educational level and profession on performance in neuropsychological assessment scales. The sample used in this study consists of 558 elderly people under social response with an average age of 78.75 years + 9.36 of which 255 have little or no schooling while 300 have a minimum of 4 years of education. Regarding occupation and 487 had manual occupations were 44 intellectual professions. The scales used were the Mental State Examination (MMSE), the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), the Frontal Assessment Battery (FAB), Fluency and Phonemic Verbal Semantics and Rey Complex Figure in general, subjects with schooling had higher average scores compared with the averages obtained by subjects with no schooling. In relation to occupation, subjects with intellectual professions had average scores higher than those of subjects with manual occupations. The group of elderly people with education and intellectual professions had higher average scores than the elderly with education and manual occupations, the lowest average scores were observed in the elderly group with no schooling and manual occupations. These results show the influence of both education and profession in the overall performance in neuropsychological assessment scales which demonstrates the need for closer scrutiny of the effect of these sociodemographic variables.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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