RBANS Embedded Measures of Suboptimal Effort in Dementia: Effort Scale Has a Lower Failure Rate than the Effort Index
Notice bibliographique
Résumé
The importance of evaluating effort in neuropsychological assessments has been widely acknowledged, but measuring effort in the context of dementia remains challenging due to the impact of dementia severity on effort measure scores. Two embedded measures have been developed for the repeatable battery for the assessment of neuropsychological status (RBANS; Randolph, C., Tierney, M. C., Mohr, E., & Chase, T. N. (1998). The repeatable battery for the assessment of neuropsychological status (RBANS): Preliminary clinical validity. Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology, 20 (3), 310-319): the Effort Index (EI; Silverberg, N. D., Wertheimer, J. C., & Fichtenberg, N. L. (2007). An effort index for the repeatable battery for the assessment of neuropsychological status (RBANS). Clinical Neuropsychologist, 21 (5), 841-854) and the Effort Scale (ES; Novitski, J., Steele, S., Karantzoulis, S., & Randolph, C. (2012). The repeatable battery for the assessment of neuropsychological status effort scale. Archives of Clinical Neuropsychology, 27 (2), 190-195). We explored failure rates on these effort measures in a non-litigating mixed dementia sample (N = 145). Failure rate on the EI was high (48%) and associated with dementia severity. In contrast, failure on the ES was 14% but differed based on type of dementia. ES failure was low (4%) when dementia was due to Alzheimer disease (AD), but high (31%) for non-AD dementias. These data raise concerns about use of the RBANS embedded effort measures in dementia evaluations.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 0,002 |
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 ».