Theoretically derived CVLT subtypes in HIV-1 infection: Internal and external validation
Notice bibliographique
Résumé
The present study sought to delineate empirically derived memory subtypes using the California Verbal Learning Test (CVLT; Delis et al., 1987) in a sample of adults with HIV-1 infection (N = 154). Confirmatory factor analysis was used to evaluate eight models of the CVLT structure suggested by Wiegner and Donders (1999). A four-factor model, consisting of Attention Span, Learning Efficiency, Delayed Recall, and Inaccurate Recall appeared to be the best fitting model. Variables with the highest factor loadings from the model were entered in a two-stage cluster analysis. Four reliable CVLT clusters or subtypes were identified: Normal, Atypical, Subsyndromal, and Frontal-striatal. Internal and external validation of subtypes demonstrated that clusters were stable and clinically interpretable. Subtypes were meaningfully related to neuropsychological functioning, and to some extent, depressive symptomatology. Subtypes did not differ significantly with respect to subjective neurocognitive complaints and markers of HIV-1 disease. The present findings highlight the heterogeneity of memory profiles in HIV-1 infection and support a frontal-striatal conceptualization of verbal memory performance. The identification of robust HIV-1 memory subtypes may have important implications for the clinical management of adults infected with HIV-1 infection.
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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 | 0,015 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».