Does Size Really Matter? Contributions to the Debate on Short Versus Long Neuropsychology Assessments
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveThere has been increasing interest in recent years in the variation in assessment practices within the neuropsychology profession. This article explores one of the central areas of variation by reviewing the issues surrounding brief versus more comprehensive assessments and some of the advantages and disadvantages of the two approaches.MethodsSome of the many factors influencing the length of assessments that neuropsychologists choose to conduct, and the way these are interpreted, are discussed. These factors include the principles of test selection, the potential of measurement error, the emphasis we place on our previous experience to guide selection and interpretation of tests, and our ethical and legal obligations. The potential utility of employing testing assistants to perform the routine parts of assessments is also explored.ResultsWhile there can be some disadvantages to conducting comprehensive assessments, many benefits of this approach are also identified.ConclusionsOverall, it is argued that neuropsychologists should abide by evidence‐based practices that stem from scientific theory as opposed to conducting less reliable assessments that may be largely driven by cost‐effectiveness.
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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 | 0,195 | 0,386 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,033 |
| Communication savante | 0,008 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».