Associations of Family Distress, Family Income, and Acculturation on Cognitive Performance using the NIH Toolbox: Implications for Clinical and Research Settings
Notice bibliographique
Résumé
Neuropsychologists commonly evaluate raw scores on cognitive tests in relation to a defined reference group to make qualitative interpretations about an individual’s performance. However, these interpretations are only as relevant as the standardized frame of reference used for comparison,which relies on sample size and representativeness. There is growing recognition that the use of conventional norms (e.g., age, sex, years of education, and race) as proxies to capture a broader range of cultural and socioeconomic variability is suboptimal, limiting sample representativeness. The present study evaluated the incremental utility of family income, family conflict, and bidimensional acculturation, above and beyond age, gender, maternal years of education, and race on NIH-Toolbox cognitive performance. A regression-based norming procedure was used as this method may provide more precise estimates of cognitive performance relative to traditional normative tables. Greater family income and lower scores on the Family Environment Scale predicted better performance on the NIH Toolbox subtests, though the effect sizes were very small (r < .05). Scores on the Vancouver Index of Acculturation were not predictive of cognitive performance. Lastly, there were no significant differences between the original NIH Toolbox and new demographically corrected T-scores (Mdiff < 0.50). By traditional statistical standards, the NIH-TB appears to be robust to these sociocultural differences in children between ages 9–10. Practical and clinical contexts in which these small effects may have meaningful impact are discussed.
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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 | 0,021 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».