Empirical Derivation and Validation of a Clinical Case Definition for Neuropsychological Impairment in Children and Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Neuropsychological assessment aims to identify individual performance profiles in multiple domains of cognitive functioning; however, substantial variation exists in how deficits are defined and what cutoffs are used, and there is no universally accepted definition of neuropsychological impairment. The aim of this study was to derive and validate a clinical case definition rule to identify neuropsychological impairment in children and adolescents. An existing normative pediatric sample was used to calculate base rates of abnormal functioning on eight measures covering six domains of neuropsychological functioning. The dataset was analyzed by varying the range of cutoff levels [1, 1.5, and 2 standard deviations (SDs) below the mean] and number of indicators of impairment. The derived rule was evaluated by bootstrap, internal and external clinical validation (orthopedic and traumatic brain injury). Our neuropsychological impairment (NPI) rule was defined as "two or more test scores that fall 1.5 SDs below the mean." The rule identifies 5.1% of the total sample as impaired in the assessment battery and consistently targets between 3 and 7% of the population as impaired even when age, domains, and number of tests are varied. The NPI rate increases in groups known to exhibit cognitive deficits. The NPI rule provides a psychometrically derived method for interpreting performance across multiple tests and may be used in children 6-18 years. The rule may be useful to clinicians and scientists who wish to establish whether specific individuals or clinical populations present within expected norms versus impaired function across a battery of neuropsychological tests.
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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 | 0,056 | 0,198 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».