Using Multivariate Base Rates to Interpret Low Scores on an Abbreviated Battery of the Delis–Kaplan Executive Function System
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Executive function consists of multiple cognitive processes that operate as an interactive system to produce volitional goal-oriented behavior, governed in large part by frontal microstructural and physiological networks. Identification of deficits in executive function in those with neurological or psychiatric conditions can be difficult because the normal variation in executive function test scores, in healthy adults when multiple tests are used, is largely unknown. This study addresses that gap in the literature by examining the prevalence of low scores on a brief battery of executive function tests. METHOD: The sample consisted of 1,050 healthy individuals (ages 16-89) from the standardization sample for the Delis-Kaplan Executive Function System (D-KEFS). Seven individual test scores from the Trail Making Test, Color-Word Interference Test, and Verbal Fluency Test were analyzed. RESULTS: Low test scores, as defined by commonly used clinical cut-offs (i.e., ≤25th, 16th, 9th, 5th, and 2nd percentiles), occurred commonly among the adult portion of the D-KEFS normative sample (e.g., 62.8% of the sample had one or more scores ≤16th percentile, 36.1% had one or more scores ≤5th percentile), and the prevalence of low scores increased with lower intelligence and fewer years of education. CONCLUSIONS: The multivariate base rates (BR) in this article allow clinicians to understand the normal frequency of low scores in the general population. By use of these BRs, clinicians and researchers can improve the accuracy with which they identify executive dysfunction in clinical groups, such as those with traumatic brain injury or neurodegenerative diseases.
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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 | 0,020 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».