Self-assessment of Cognition in Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: : To investigate the role of personality and anxiety to self-report measures of cognition in patients with multiple sclerosis (MS). BACKGROUND: : Self-report measures of cognition have consistently been shown to correlate better with depressed mood than neuropsychological test performance in patients with MS, with few studies focusing on the role of anxiety and personality. METHOD: : One hundred eight MS patients completed the following: (a) patient and informant report Multiple Sclerosis Neuropsychological Questionnaire (MSNQ); (b) Hospital Anxiety and Depression Scale; (c) cognitive assessment with the Brief Repeatable Battery of Neuropsychological Tests; and (d) personality assessment using the self-report NEO Five-Factor Inventory. RESULTS: : Higher patient MSNQ (P-MSNQ) scores (greater reported cognitive dysfunction) were significantly correlated with lower scores on the Paced Auditory Serial Addition Test (PASAT; r=-0.20, P<0.05), increased depression (r=0.45, P<0.01) and anxiety (r=0.54, P<0.01), higher neuroticism (r=0.51, P<0.01), and lower conscientiousness (r=-0.35, P<0.01). After controlling for demographic variables, significant predictors of P-MSNQ scores were anxiety (ΔR=0.272, P<0.001), conscientiousness (ΔR=0.067, P=0.002), and performance on the PASAT (ΔR=0.050, P=0.005). Depression and neuroticism did not contribute significant variance in comparison to anxiety. CONCLUSIONS: : Overall, patient self-reports of cognition did not correspond well to neuropsychological performance. Anxiety and conscientiousness contributed significantly to patients' perceptions of their cognitive failings and thus should be taken into account when addressing these complaints.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».