Clinical utility of embedded performance validity tests on the Repeatable Battery for the Assessment of Neuropsychological Status (RBANS) following mild traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the clinical utility of two embedded performance validity tests (PVTs) developed for the Repeatable Battery for the Assessment of Neuropsychological Status: the Effort Index (EI) and the Effort Scale (ES) in mild traumatic brain injury (TBI) patients. Participants were 250 military service members (94.0% male; Age: M = 28.4, SD = 7.6) evaluated following mild TBI on average 7.4 months (SD = 15.6) post-injury. Participants were divided into two groups based on their performance on the Test of Memory Malingering: PVT-Pass, n = 193; PVT-Fail, n = 57. For the EI, recommended cut-offs for extremely probable, highly probable, and probable poor effort were established. A cut-off score of >3 resulted in low sensitivity (.14), high specificity (.99) and positive predictive power (.94), and moderate negative predictive power (.68) and is recommended for identifying highly probable poor effort. For both the EI and ES, cut-offs for probable poor effort were identified; however, classification accuracy was not much improved relative to simply using the sum of the List Recognition and Digit Span raw scores to classify poor effort. It is acknowledged that the use of a different criterion would likely have resulted in different findings. Nevertheless, findings support the use of the EI and the ES as a "red flag" for possible poor effort in mild TBI patients, but suggest that, in most cases, additional PVTs would be required to accurately rule poor effort in or out.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».