RBANS memory percentage retention: No evidence of incremental validity beyond RBANS scores for diagnostic classification of mild cognitive impairment and dementia and for prediction of daily function
Notice bibliographique
Résumé
RBANS percentage retention scores may be useful for diagnosis, but their incremental validity is unclear. Percentage retention versus RBANS immediate and delayed memory subtests and delayed index scores were compared for diagnostic classification and for prediction of function. Data from 173 memory clinic patients with an interdisciplinary diagnosis (no cognitive impairment, amnestic mild cognitive impairment [aMCI], and dementia due to Alzheimer's disease [AD]) and complete RBANS data were analyzed. Across diagnostic contrasts, list percentage retention classification accuracy was similar to List Learning delayed recall, but below the Delayed Memory Index (DMI). Similarly, for classifying no cognitive impairment versus aMCI or dementia due to AD, story percentage retention was similar to Story Memory subtests and below the DMI. For classifying aMCI versus AD; however, Story Memory exceeded the DMI, but was similar to Story Memory subtest scores. Similarly, for prediction of function percentage retention measures did not predict variance beyond that predicted by the RBANS subtest or index scores. In sum, there is no evidence that calculation of percentage retention for RBANS adds clinical utility beyond those provided by the standard RBANS scores.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».