The Computerized Test of Information Processing (CTIP) Offers an Alternative to the PASAT for Assessing Cognitive Processing Speed in Individuals With Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the ability of the Computerized Test of Information Processing (CTIP) to detect impaired cognitive processing speed in patients with multiple sclerosis (MS) with a traditional 3.0 second Paced Auditory Serial Addition Test (PASAT) and the Adjusting-PASAT which allows for calculation of a speed score. BACKGROUND: A primary cognitive deficit in MS is an impaired ability to process information quickly. Unfortunately, relatively few clinical tests effectively measure information processing speed. Of these, the PASAT is generally acknowledged to be the most sensitive, but use of this test is constrained by several factors. METHODS: All tests were administered to 30 adults with relapsing-remitting MS and 30 control participants. RESULTS: A series of analysis of variances revealed MS participants performed significantly worse than controls on the CTIP and the 3.0 second PASAT, whereas no significant difference was observed for the Adjusting-PASAT. CONCLUSIONS: The results suggest the CTIP can detect deficits in the speed at which people with MS process information. Thus, the CTIP offers an alternative means to the 3.0 second PASAT included in the Multiple Sclerosis Functional Composite for assessing such impairment.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».