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Enregistrement W2145178606 · doi:10.1093/arclin/acp061

Advanced Interpretation of the Neuropsychological Assessment Battery with Older Adults: Base Rate Analyses, Discrepancy Scores, and Interpreting Change

2009· article· en· W2145178606 sur OpenAlexaff
Brian L. Brooks, Grant L. Iverson, Tonya White

Notice bibliographique

RevueArchives of Clinical Neuropsychology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Mental Health & Substance Use ServicesAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurocognitivePsychologyNeuropsychological assessmentCognitionNeuropsychological testNeuropsychologyIntellectual disabilityPsychometricsBorderline intellectual functioningTest (biology)Standard scoreClinical psychologyStatisticsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to provide sophisticated psychometric information for advanced interpretation of the Neuropsychological Assessment Battery (NAB) with older adults. This information includes the base rates of low scores, intellectual-cognitive discrepancy scores, and a method for determining change. The NAB contains 24 co-normed neurocognitive tests across five domains (i.e., Attention, Language, Memory, Spatial, and Executive Functions); provides 36 primary T-scores, five domain indexes, and a total index score; and was co-normed with a measure of intellectual abilities (Reynolds Intellectual Assessment Scales; Reynolds Intellectual Screening Test [RIST]). Participants for this study were 742 older adults from the NAB standardization sample (mean age = 68.1, SD = 6.9). From the standardization sample, 42 older adults (mean age = 67.3 years, SD = 8.3) were administered the NAB two times (mean retest interval = 6.7 months, SD = 0.7). The base rates of low index scores and low primary scores are presented for the entire sample, as well as stratified by the level of intellectual abilities. RIST-NAB discrepancy scores are presented for the entire sample and for the different levels of intellectual abilities. Finally, information needed to interpret change in test performance on serial assessments is provided.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil0,435

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,401 · 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 tête enseignante, 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

Citations53
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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