An appraisal of the psychometric properties of the Clinician version of the Apathy Evaluation Scale (AES‐C)
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
This article examines the psychometric properties of the clinician version of the Apathy Evaluation Scale (AES-C) to determine its ability to characterize, quantify and differentiate apathy. Critical appraisals of the item-reduction processes, effectiveness of the administration, coding and scoring procedures, and the reliability and validity of the scale were carried out. For training, administration and rating of the AES-C, clearer guidelines, including a more standardized list of verbal and non-verbal apathetic cues, are needed. There is evidence of high internal consistency for the scale across studies. In addition, the original study reported good test-retest and inter-rater reliability coefficients. However, there is a lack of replication on these more stable and informative measures of reliability and as such they warrant further investigation. The research evidence confirms that the AES-C shows good discriminant, convergent and criterion validity. However, evidence of its predictive validity is limited. As this aspect of validity refers to the scale's ability to predict future outcomes, which is important for treatment and rehabilitation planning, further assessment of the predictive validity of the AES-C is needed. In conclusion, the AES-C is a reliable and valid measure for the characterization and quantification of apathy.
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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 | 0,034 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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