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Enregistrement W2157269757 · doi:10.1017/s1355617707070531

Substantial risk of “Accidental MCI” in healthy older adults: Base rates of low memory scores in neuropsychological assessment

2007· article· en· W2157269757 sur OpenAlexaff
Brian L. Brooks, Grant L. Iverson, Travis White

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Neuropsychological Society · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaRiverview Hospital
Organismes subventionnairesNational Academy of NeuropsychologyJohns Hopkins UniversityAmerican Academy of Neurology
Mots-clésPsychologyNeuropsychologyDementiaNeuropsychological assessmentMemory impairmentAudiologyCognitionNeuropsychological testClinical psychologyGerontologyMedicinePsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When assessing older adults for mild cognitive impairment (MCI) or dementia, it is important to understand how often low memory scores are obtained in healthy people in order to minimize false positive diagnoses. This study examines the base rates of low memory scores in older adults across a battery of memory tests. Participants included older adults (55–79 years; N = 742) from the Neuropsychological Assessment Battery (NAB; Stern & White, 2003a) standardization sample. The NAB Memory Module consists of four co-normed memory tests (i.e., List Learning, Shape Learning, Story Learning, and Daily Living Memory) yielding 10 demographically corrected T-scores. When all 10 T-scores were examined simultaneously, 55.5% of older adults had one or more scores one standard deviation (SD) below the mean. At <1.5 SDs, 30.8% of healthy older adults obtained one or more low memory scores. Obtaining low memory scores occurs more often with lesser intellectual abilities. For example, 56.5% of older adults with low average intellectual abilities obtained one or more low memory scores (<1.5 SDs) compared to 21.1% with high average intellectual abilities. Understanding the base rates of low scores can reduce over-interpretation of isolated low memory scores and minimize false positive diagnoses of MCI. (JINS, 2007, 13, 490–500.)The data in Tables 3, 4, 5, 6, and 7 are original data produced by special permission of the Publisher, Psychological Assessment Resources, Inc., 16204 North Florida Avenue, Lutz, Florida 33549, from the standardization data presented in the Neuropsychological Assessment Battery Psychometric and Technical Manual by Travis White, Ph.D. and Robert A. Stern, Ph.D. Copyright 2001, 2003 by PAR, Inc. Further reproduction is prohibited without permission from PAR, Inc.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,361 · 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

Citations141
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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