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Enregistrement W2622429320 · doi:10.1055/s-0043-103267

The Stroop-Interference-NoGo-Test (STING): A Fast Screening Tool for the Global Assessment of Neuropsychological Impairments

2017· article· en· W2622429320 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueNeurology International Open · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive Functions and Memory
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStroop effectNeuropsychologyCognitionPsychologyMontreal Cognitive AssessmentReliability (semiconductor)AudiologyNeuropsychological assessmentTest (biology)Cognitive psychologyDiscriminative modelExecutive functionsClinical psychologyCognitive impairmentMedicineComputer sciencePsychiatryArtificial intelligencePower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background With the Stroop-Interference-NoGo-Test (STING), we introduce an efficient and sensitive screening tool for the assessment of mild to moderate cognitive impairment. Its development was motivated by the ongoing economization of diagnostics and therapy in clinics as well as by the increased recognition of the effects of cognitive impairments on quality of life and professional reintegration. Established screenings such as the MoCA, MMSE and CAMCOG are either more time-consuming or lack sensitivity with regard to mild to moderate impairments in relevant domains. Methods STING is based on the idea of an omnibus test. It integrates attentional, lexical-semantic, speed- and inhibitory components. In this way, a basic sensorimotor component is separated from a higher-order cognitive/executive component, which allows for differentiation between cognitive and generalised or merely sensorimotor impairments. The norms are based on data from 907 participants (386 M, 521 F). Its discriminative power was investigated in 64 patients (32 M, 32 F) with heterogeneous, but predominantly mild to moderate neuropsychological impairments. Results The split-half reliability is essentially r=0.82–0.95. For the parallel-test reliability, the index is r=0.82–0.91, whereas the test-retest stability is estimated somewhat lower (r=0.48–0.81). Practice effects are moderate (7–12%). STING is correlated with many familiar tests, but sets itself apart from mere intelligence testing. Within the age category of 12–34 years, the number of correct items in the more complex second half of the test was predictive for clinical caseness, with a sensitivity of 83% and a specificity of 47%. Between the ages of 35 and 64, the classification was improved by the combination with the ratio of both halves, which represents set-shifting costs. Here the sensitivity of 71% goes hand in hand with a specificity of 70%. Discussion STING provides a measure that can be considered sufficiently sensitive for use in the global assessment of cognitive impairment. A positive result does not replace a neuropsychological assessment, but indicates the need for one. The test offers an opportunity to neurologists, psychologists and psychiatrists to objectify mild to moderate, transient, or chronic functional impairments and to evaluate their course over time.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,354 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle