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Enregistrement W2170601895 · doi:10.3389/fnagi.2014.00335

Development and evaluation of a self-administered on-line test of memory and attention for middle-aged and older adults

2014· article· en· W2170601895 sur OpenAlexaff
Angela K. Troyer, Gillian Rowe, Kelly J. Murphy, Brian Levine, Larry Leach, Lynn Hasher

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyTest (biology)Memory testDevelopmental psychologyEpisodic memoryGerontologyClinical psychologyMedicinePsychiatryCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a need for rapid and reliable Internet-based screening tools for cognitive assessment in middle-aged and older adults. We report the psychometric properties of an on-line tool designed to screen for cognitive deficits that require further investigation. The tool is composed of measures of memory and executive attention processes known to be sensitive to brain changes associated with aging and with cognitive disorders that become more prevalent with age. Measures included a Spatial Working Memory task, Stroop Interference task, Face-Name Association task, and Number-Letter Alternation task. Normative data were collected from 361 healthy adults age 50-79 who scored in the normal range on a standardized measure of general cognitive ability. Participants took the 20-minute on-line test on their home computers, and a subset of 288 participants repeated the test 1 week later. Analyses of the individual tasks indicated adequate internal consistency, construct validity, test-retest reliability, and alternate version reliability. As expected, scores were correlated with age. The four tasks loaded on the same principle component. Demographically-corrected z-scores from the individual tasks were combined to create an overall score, which showed good reliability and classification consistency. These results indicate the tool may be useful for identifying middle-aged and older adults with lower than expected scores who may benefit from clinical evaluation of their cognition by a health care professional.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations34
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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