Measuring the Performance of Attention Networks with the Dalhousie Computerized Attention Battery (DalCAB): Methodology and Reliability in Healthy Adults
Notice bibliographique
Résumé
Attention is an important, multifaceted cognitive domain that has been linked to three distinct, yet interacting, networks: alerting, orienting, and executive control. The measurement of attention and deficits of attention within these networks is critical to the assessment of many neurological and psychiatric conditions in both research and clinical settings. The Dalhousie Computerized Attention Battery (DalCAB) was created to assess attentional functions related to the three attention networks using a range of tasks including: simple reaction time, go/no-go, choice reaction time, dual task, flanker, item and location working memory, and visual search. The current study provides preliminary normative data, test-retest reliability (intraclass correlations) and practice effects in DalCAB performance 24-h after baseline for healthy young adults (n = 96, 18-31 years). Performance on the DalCAB tasks demonstrated Good to Very Good test-retest reliability for mean reaction time, while accuracy and difference measures (e.g., switch costs, interference effects, and working memory load effects) were most reliable for tasks that require more extensive cognitive processing (e.g., choice reaction time, flanker, dual task, and conjunction search). Practice effects were common and pronounced at the 24-h interval. In addition, performance related to specific within-task parameters of the DalCAB sub-tests provides preliminary support for future formal assessment of the convergent validity of our interpretation of the DalCAB as a potential clinical and research assessment tool for measuring aspects of attention related to the alerting, orienting, and executive control networks.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».