NIH toolbox cognition tests following traumatic brain injury: Frequency of low scores.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/OBJECTIVE: To apply multivariate base rate analyses to the National Institutes of Health Toolbox Cognition Battery (NIHTB-CB) to facilitate the identification of cognitive impairment in individuals with traumatic brain injury (TBI). Research Method/Design: In a multisite cross-sectional design, 158 participants who sustained a complicated mild or moderate TBI (n = 74) or severe TBI (n = 84) at least 1 year earlier were administered the NIHTB-CB. The NIHTB-CB is comprised of 2 crystallized cognition tests (reflecting premorbid ability) and 5 fluid cognition tests, measuring processing speed, memory, and executive functioning. Base rates for obtaining 0 to 5 low fluid cognition scores were calculated across a range of cutoffs for defining a low test score (≤25th to 5th percentiles). Base rates of low scores in the TBI sample were compared to the NIHTB-CB normative sample using diagnostic accuracy statistics. RESULTS: The proportion of the TBI sample obtaining low scores decreased as the cutoff for defining a low score decreased. Individuals with lower premorbid cognitive ability, as measured by NIHTB-CB Crystallized Composite score, tended to produce more low scores on the NIHTB-CB fluid cognition tests, even when using fully demographically adjusted scores. Certain patterns of low scores were associated with TBI (defined as likelihood ratio >2.0), whereas others were nonspecific, occurring almost as often in participants without TBI. CONCLUSIONS/IMPLICATIONS: Premorbid ability stratified base rate tables provided in this article can guide researchers and clinicians in the interpretation of NIHTB-CB performance in adults with TBI. (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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».