High Specificity of the Word Memory Test and Medical Symptom Validity Test in Groups with Severe Verbal Memory Impairment
Notice bibliographique
Résumé
By definition, false positives occur when an otherwise very easy symptom validity test (SVT) or effort test is failed because of cognitive impairment and not because of poor effort. Therefore, the highest rate of false positives will be found in those groups with the most severe cognitive impairment. For that reason, it is important to study people with severe impairment when evaluating the specificity of SVTs. Some people with various types of dementia, notably those with Alzheimer's disease, suffer from severe impairment of memory and other cognitive abilities. In this study, patients with possible or probable dementia were tested with the Word Memory Test (WMT; Green, 2003; Green & Astner, 1995) and the Medical Symptom Validity Test (MSVT; Green, 2004). While some dementia patients failed the easy subtests of these instruments and had severe verbal memory impairment, they showed distinctive profiles of scores that have been reported to be characteristic of people with severe impairment. Using profile analysis, the WMT and MSVT achieved a specificity of 98.4% or higher in the patients of the current study. This suggests that there will be extremely low false positive rates using the same methods in people with relatively minor impairment of the type found in, for example, mild traumatic brain injury or depression.
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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 | 0,010 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».