Examining the Relationship Between WAIS-III Premorbid Intellectual Functioning and WMS-III Memory Ability to Evaluate Memory Impairment
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to extend previous research by Lange and Chelune (2006 Lange , R. T. , & Chelune , G. J. ( 2006 ). Application of New WAIS-III/WMS-III discrepancy scores for evaluating memory functioning: Relationship between intellectual and memory abilities . Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology , 28 , 592 – 604 .[Taylor & Francis Online], [Web of Science ®] , [Google Scholar]) by evaluating the clinical utility of GAI-memory discrepancy scores to detect memory impairment using estimated premorbid GAI scores (i.e., GAI-E) rather than obtained GAI scores. Participants were 34 patients with Alzheimer's-type dementia and a sub-sample of 34 demographically matched participants from the WAIS-III/WMS-III standardization sample. GAI-memory discrepancy scores were more effective at differentiating Alzheimer's patients versus healthy controls when using estimated premorbid GAI scores than obtained GAI scores. However, GAI(E)-memory discrepancy scores failed to provide unique interpretive information beyond that which is gained from interpretation of the memory index scores alone. This was most likely due to the prevalence of obvious memory impairment in this patient population. Future research directions are discussed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».