Cognitive deficits characterization using the CogState Research Battery in first-episode psychosis patients
Notice bibliographique
Résumé
The computer-based CogState Research Battery (CSRB) proposes a test structure which follows MATRICS recommended cognitive domains but lacks direct comparison to pen and paper batteries in first-episode psychosis (FEP). The aim of this study was to compare performances obtained with the CSRB and a pen and paper battery in a historical cohort of FEP patients. Among patients entering an early intervention program between 2003 and 2014, separate cohorts completed the traditional pen and paper cognitive battery (n = 182) and the CSRB (n = 97). Composite z-scores were derived using normative data of matched controls (n = 64 pen and paper, n = 69 CSRB) and were compared between the two batteries for the 7 cognitive domains. The cohort tested using the CSRB performed better on the domains of processing speed, attention, visual memory, and verbal memory than the cohort tested using the pen and paper battery (all p < 0.001). Performance did not differ between the two types of batteries for the working memory, executive functions, and social cognition domains. Cognitive profiles identified in the two patient cohorts were similar, with verbal memory being the most impaired domain. Better performances on the CSRB may be primarily due to the minimal demand of the computerized tests on graphomotor abilities and reading speed compared to the pen and paper tests. Our investigation offers a better understanding on how the results obtained with computerized batteries may compare to earlier work done with traditional tests.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».