Sensitivity of the Test of Memory Malingering and the Nonverbal Medical Symptom Validity Test: A Replication Study
Notice bibliographique
Résumé
The current investigation sought to replicate and extend the findings of Green (in press Green , P. , Flaro , F. , Brockhaus , R. , & Montijo , J. ( in press ). Performance on the WMT, MSVT, & NV-MSVT in children with developmental disabilities and in adults with mild traumatic brain injury . In C. R. Reynolds & A. Horton (Eds.), Detection of malingering during head injury litigation () , 2nd ed. . New York , NY : Plenum Press . [Google Scholar]), which demonstrated superior sensitivity of the Nonverbal Medical Symptom Validity Test (NV-MSVT) relative to the Test of Memory Malingering (TOMM) in the detection of suboptimal effort during neuropsychological assessment. Nearly twice as many examinees failed the NV-MSVT than the TOMM. Profile analyses of the NV-MSVT demonstrated patterns suggestive of inconsistent effort in those who failed the NV-MSVT but passed the TOMM. A classification analysis employing the Word Memory Test and Medical Symptom Validity Test as external criteria for poor effort showed that the NV-MSVT is substantially more sensitive to poor effort than the TOMM and maintains an acceptable false-positive rate. Overall, results closely matched those of the Green (in press Green , P. , Flaro , F. , Brockhaus , R. , & Montijo , J. ( in press ). Performance on the WMT, MSVT, & NV-MSVT in children with developmental disabilities and in adults with mild traumatic brain injury . In C. R. Reynolds & A. Horton (Eds.), Detection of malingering during head injury litigation () , 2nd ed. . New York , NY : Plenum Press . [Google Scholar]) study and extend the evidence that the NV-MSVT possesses better sensitivity to poor effort than the TOMM.
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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 | 0,029 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».