Wechsler Intelligence Scale for Children-Fourth Edition (WISC-IV) short-form validity: A comparison study in pediatric epilepsy
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
PURPOSE: The purpose of this article was to investigate the accuracy of the WISC-IV short forms in estimating Full Scale Intelligence Quotient (FSIQ) and General Ability Index (GAI) in pediatric epilepsy. METHODS: One hundred and four children with epilepsy completed the WISC-IV as part of a neuropsychological assessment at a tertiary-level children's hospital. The clinical accuracy of eight short forms was assessed in two ways: (a) accuracy within +/- 5 index points of FSIQ and (b) the clinical classification rate according to Wechsler conventions. The sample was further subdivided into low FSIQ (≤ 80) and high FSIQ (> 80). RESULTS: All short forms were significantly correlated with FSIQ. Seven-subtest (Crawford et al. [2010] FSIQ) and 5-subtest (BdSiCdVcLn) short forms yielded the highest clinical accuracy rates (77%-89%). Overall, a 2-subtest (VcMr) short form yielded the lowest clinical classification rates for FSIQ (35%-63%). The short form yielding the most accurate estimate of GAI was VcSiMrBd (73%-84%). CONCLUSIONS: Short forms show promise as useful estimates. The 7-subtest (Crawford et al., 2010) and 5-subtest (BdSiVcLnCd) short forms yielded the most accurate estimates of FSIQ. VcSiMrBd yielded the most accurate estimate of GAI. Clinical recommendations are provided for use of short forms in pediatric epilepsy.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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