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Enregistrement W2004074815 · doi:10.1207/s15324826an0702_6

Short-Form Prediction of WAIS-R Scores in a Sample of Individuals Diagnosed With Multiple Sclerosis

2000· article· en· W2004074815 sur OpenAlexaff
Paul D. Mendella, Lorraine McFadden, Joe Regan, Lisa Medlock

Notice bibliographique

RevueApplied Neuropsychology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWechsler Adult Intelligence ScalePsychologyContext (archaeology)Wechsler Preschool and Primary Scale of IntelligenceShort FormsClinical psychologyIntelligence quotientAudiologyDevelopmental psychologyWechsler Intelligence Scale for ChildrenCognitionPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A short form of the Wechsler Adult Intelligence Scale--Revised (WAIS-R) developed by Ward (WAIS-R/7 SF; 1990) was used to generate Verbal, Performance, and Full Scale IQ scores (VIQ, PIQ, and FSIQ, respectively) in 66 individuals diagnosed with multiple sclerosis (MS). Short-form scores were highly correlated with WAIS-R scores. However, the short-form VIQ and PIQ, but not FSIQ, scores differed significantly from corresponding WAIS-R scores. WAIS-R/7 SF VIQ, PIQ, and FSIQ scores fell within 5, 9, and 6 absolute error points, respectively, of corresponding WAIS-R IQ scores in 95% of cases. Classification of IQ scores into ranges (e.g., average, high average, etc.) based on the scheme outlined by Wechsler (1981) was consistent between WAIS-R/7 SF and WAIS-R scores in 81.8% (for VIQ), 74.8% (for PIQ), and 89.4% (for FSIQ) of cases. These findings are discussed within the context of using the WAIS-R/7 SF in the assessment of MS patients.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,683

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations5
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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