Putting the Alzheimer's cognitive test to the test I: Traditional psychometric methods
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Alzheimer's Disease Assessment Scale-Cognitive Behavior section (ADAS-Cog) is the most commonly used cognitive test in AD clinical trials. However, there are concerns about its use in early-stage disease. Herein we examine those concerns using traditional psychometric methods. METHODS: We analyzed ADAS-Cog data (n = 675) based on six psychometric properties: data completeness; scaling assumptions; targeting; reliability; validity; and responsiveness. RESULTS: At the scale-level, criteria tested for data completeness, scaling assumptions (item total correlations 0.33-0.59), targeting (no floor/ceiling effects), reliability (Cronbach's α = 0.74), and validity (correlation with MMSE = -0.70) were satisfied. Responsiveness (baseline to 12 months; n = 145) was moderate to high (effect size = -0.73). However, 8 of 11 ADAS-Cog components had substantial ceiling effects (range 32%-83%), and decreased responsiveness associated with low to moderate effect sizes (0.14-0.65). CONCLUSION: In our study, many patients with AD found large portions of the ADAS-Cog too easy. Future research should consider modifying the ADAS-Cog or developing a new test.
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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 | 0,061 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».