Comparing Actual to Estimated Base Rates of "Abnormal" Scores on Neuropsychological Test Batteries: Implications for Interpretation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Clinicians can use the prevalence of low scores to help interpret test performance. However, this information is limited for most test batteries. In 2007, Crawford, Garthwaite, and Gault presented Monte Carlo simulation software for estimating the base rates of low scores for any battery of tests. The purpose of this study is to examine the accuracy of a Monte Carlo simulation program for estimating the base rates of low scores. Base rates of low scores were: (a) calculated from large normative samples (actual base rates) for the Neuropsychological Assessment Battery and the Wechsler Adult Intelligence Scale-III/Wechsler Memory Scale-Third Edition and compared to (b) Monte Carlo estimations (estimated base rates). Monte Carlo estimations of the base rates of low scores had good accuracy when compared with the actual base rates of low scores for the two batteries. However, estimated base rates lose considerable accuracy in those with low or high intelligence. Monte Carlo simulation software is a potential option for clinicians to compute the base rates of low scores for any battery with published intercorrelations. However, the Monte Carlo program underestimates the base rates for those with low intelligence and overestimates the base rates for those with high intelligence.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle