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Enregistrement W2140780419 · doi:10.1016/j.acn.2006.04.003

A nonparametric study of the performance of cortical lesion patients on the Cognitive Assessment System

2006· article· en· W2140780419 sur OpenAlexafffund
Simon M. McCrea

Notice bibliographique

RevueArchives of Clinical Neuropsychology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNeuropsychologyAudiologyLesionPsychologyAnalysis of varianceCognitionNeuropsychological assessmentDevelopmental psychologyMedicineNeuroscienceInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cortical lesion patients were tested on the Cognitive Assessment System (CAS) in the post-acute phase (median > or = 1 month) to determine the degree of sensitivity and specificity of the CAS subtests to neuropsychological impairment. Nonparametric ANOVA and subsequent Mann-Whitney statistics were used. Demographic variables of age, education, handedness, sex were controlled for Matching Numbers was sensitive to right-hemisphere lesions while Verbal-Spatial Relations was sensitive to anterior lesions. Receptive Attention and Figure Memory were sensitive to posterior lesions. Number Detection was sensitive to right anterior lesions. Nonverbal Matrices was sensitive right anterior lesions and the inclusion of a disproportionate number of left-handers within this specific group appeared to be partly moderating this effect. The magnitudes of the performance decrement for these subtests were substantial with Figure Memory demonstrating the largest effect. The results suggest that select CAS subtests could be useful for the multiple baseline assessment of neuropsychological functioning.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,369 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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