Clinical utility of the Conners’ Continuous Performance Test-II to detect poor effort in U.S. Military personnel following traumatic brain injury.
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
The purpose of this study is to examine the clinical utility of the Conners' Continuous Performance Test (CPT-II) as an embedded marker of poor effort in military personnel undergoing neuropsychological evaluations following traumatic brain injury. Participants were 158 U.S. military service members divided into 3 groups on the basis of brain injury severity and performance (pass/fail) on 2 symptom validity tests: Mild Traumatic Brain Injury (MTBI)-Pass (n = 87), MTBI-Fail (n = 42), and severe traumatic brain injury (STBI)-Pass (n = 29). The MTBI-Fail group performed worse on the majority of CPT-II measures compared with both the MTBI-Pass and STBI-Pass groups. When comparing the MTBI-Fail group and MTBI-Pass groups, the most accurate measure for identifying poor effort was the Commission T score. When selected measures were combined (i.e., Omissions, Commissions, and Perseverations), there was a very small increase in sensitivity (from .26 to .29). When comparing the MTBI-Fail group and STBI-Pass groups, the most accurate measure for identifying poor effort was the Omission and Commissions T score. When selected measures were combined, sensitivity again increased (from .24 to .45). Overall, these results suggest that individual CPT-II measures can be useful for identifying people who are suspected of providing poor effort from those who have provided adequate effort. However, due to low sensitivity and modest negative predictive power values, this measure cannot be used in isolation to detect poor effort, and is largely useful as a test to "rule in," not "rule out" poor effort.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle