Trial 1 versus Trial 2 of the Test of Memory Malingering: Evaluating accuracy without a “gold standard”.
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the accuracy of the Test of Memory Malingering (TOMM), a frequently administered measure for evaluating effort during neurocognitive testing. In the last few years, several authors have suggested that the initial recognition trial of the TOMM (Trial 1) might be a more useful index for detecting feigned or exaggerated impairment than Trial 2, which is the source for inference recommended by the original instruction manual (Tombaugh, 1996). We used latent class modeling (LCM) implemented in a Bayesian framework to evaluate archival Trial 1 and Trial 2 data collected from 1,198 adults who had undergone outpatient forensic evaluations. All subjects were tested with 2 other performance validity tests (the Word Memory Test and the Computerized Assessment of Response Bias), and for 70% of the subjects, data from the California Verbal Learning Test-Second Edition Forced Choice trial were also available. Our results suggest that not even a perfect score on Trial 1 or Trial 2 justifies saying that an evaluee is definitely responding genuinely, although such scores imply a lower-than-base-rate probability of feigning. If one uses a Trial 2 cut-off higher than the manual's recommendation, Trial 2 does better than Trial 1 at identifying individuals who are almost certainly feigning while maintaining a negligible false positive rate. Using scores from both trials, one can identify a group of definitely feigning and very likely feigning subjects who comprise about 2 thirds of all feigners; only 1% of the members of this group would not be feigning. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».