The Coin-in-the-Hand Test and Dementia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Coin-in-the-Hand Test was developed to help clinicians distinguish patients who are neurocognitively impaired from patients who are exaggerating or feigning memory complaints. Previous findings have shown that participants asked to feign memory problems and patients suspected of malingering performed worse on the test than patients with genuine neurocognitive dysfunction. OBJECTIVE: We reviewed the literature on the Coin-in-the-Hand Test and evaluated test performance by 45 hospitalized patients who had dementia with moderately to severely impaired cognition. METHODS: We analyzed Coin-in-the-Hand Test scores, neuropsychological findings, and other data to determine whether demographic or neurocognitive variables affected Coin-in-the-Hand Test scores. We also calculated base rates of these scores and provided cutoff ranges for clinical use. RESULTS: Coin-in-the-Hand Test scores were independent of neurocognitive functioning, age, education level, and type of dementia. Base rates of scores suggest that a low cutoff can help differentiate between patients with true neurocognitive impairments and those exaggerating or feigning memory complaints. CONCLUSIONS: Both the literature and our findings show the Coin-in-the-Hand Test to have potential as a quick and easy screening tool to detect neurocognitive symptom exaggeration. This test could effectively supplement commonly used neurocognitive screens such as the Mini-Mental State Examination, the Saint Louis University Mental Status Examination, and the Montreal Cognitive Assessment.
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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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».