MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1997371503 · doi:10.1080/09084280701508879

Examining the Relationship Between WAIS-III Premorbid Intellectual Functioning and WMS-III Memory Ability to Evaluate Memory Impairment

2007· article· en· W1997371503 sur OpenAlexaff
Rael T. Lange, Gordon J. Chelune

Notice bibliographique

RevueApplied Neuropsychology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensBC Mental Health & Substance Use ServicesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyDementiaMemory impairmentWechsler Adult Intelligence ScaleClinical psychologyPopulationDevelopmental psychologyAudiologyPsychiatryCognitionMedicineDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,249
Score d'incertitude au seuil0,854

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied NeuropsychologyMême sujetDementia and Cognitive Impairment ResearchTravaux en français237 207