Normative Data for the Stroop Color Word Test for a North American Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive impairment in multiple sclerosis (MS) often involves attentional deficits. The Stroop colour word test, a measure of attention, lacks current normative data for an english-speaking North american MS population. Further some authors suggest the Stroop actually measures processing speed. OBJECTIVE: To generate normative data for the Stroop colour word test that can be used for a Canadian or North american MS population and to examine the relationship between processing speed tests--the Paced auditory Serial addition Test (PASAT) and Symbol Digit Modalities Test (SDMT)--and the Stroop. RESULTS: Data from 146 healthy subjects aged 18-56 was collected. age was significantly although weakly correlated with general intelligence (r=0.168, p=0.043) assessed with the North american adult Reading Test (NAART), and education (r=-0.313, p<0.001). No demographic variables were associated with SDMT or PASAT. age had a low-moderate negative correlation (r=-0.403, p<0.001) with Stroop scores. The mean (±standard deviation, SD) Stroop score was 45.4(10.4). The z-score can thus be calculated as [(X-45.4)/10.4]. if adjusted for age, Xadj = [X-(-0.47)(age-37.5)] and is substituted for X. in a comparison MS population consisting of 75 randomly selected patients from the MS Cognitive clinic, Stroop and PASAT performance were not related. a relationship existed between Stroop and SDMT scores but only 12.2% of the Stroop score variance was explained by the SDMT. Therefore, the Stroop measures selective attention independently of processing speed. CONCLUSION: This data can be used to determine impaired attention in MS patients. Données normatives pour le test mot-couleur de Stroop chez une population nord-américaine.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».