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Enregistrement W2767533397 · doi:10.1002/mpr.1598

The Screen for Cognitive Impairment in Psychiatry: Proposal for a polytomous scoring system

2017· article· en· W2767533397 sur OpenAlexaff
Juana Gómez‐Benito, Ángela I. Berrío, Georgina Guilera, Emilio Rojo, Scot E. Purdon, Óscar Pino

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Methods in Psychiatric Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolytomous Rasch modelCognitionSchizophrenia (object-oriented programming)PsychologyPsychiatryCognitive skillCognitive impairmentClinical psychologyItem response theoryPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Screen for Cognitive Impairment in Psychiatry is a simple, fast, and easy to administer scale that has been validated in clinical and community samples. The aim of this study was to propose a polytomous scoring system for the Screen for Cognitive Impairment in Psychiatry and to demonstrate its functioning, thus providing new and complementary information regarding the utility and precision of this screening tool. Three hundred seventy-six Spanish patients diagnosed with schizophrenia spectrum disorder were evaluated. A polytomous scoring system was generated and analyzed by means of the partial credit model. Category assessment revealed optimal functioning after collapsing the 7-category system to 1 with either 5 or 4 categories, depending on the item. The proposed polytomous scoring system shows good psychometric properties and an adequate fit to the partial credit model. These results provide further confirmation of the test's utility in clinical settings and of its suitability for detecting cognitive impairment.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,562
Écart entre enseignants0,435 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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