Development of the WAIS-III estimate of premorbid ability for Canadians (EPAC)
Notice bibliographique
Résumé
This study developed regression algorithms for estimating IQ scores using the Canadian WAIS-III norms. Participants were the Canadian WAIS-III standardization sample (n = 1,105). The sample was randomly divided into two groups (Development and Validation groups). The Development group was used to generate 12 regression algorithms for FSIQ and three algorithms each for VIQ and PIQ. Algorithms combined demographic variables with WAIS-III subtest raw scores. The algorithms accounted for 48-78% of the variance in FSIQ, 70-71% in VIQ, and 45-55% in PIQ. In the Validation group, the majority of the sample had predicted IQs that fell within a 95% CI band (FSIQ=92-94%; VIQ=93-95%; PIQ=94-94%). These algorithms yielded reasonably accurate estimates of FSIQ, VIQ, and PIQ in this healthy adult population. It is anticipated that these algorithms will be useful as a means for estimating premorbid IQ scores in a clinical population. However, prior to clinical use, these algorithms must be validated for this purpose.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».