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Enregistrement W2948175222 · doi:10.1080/09297049.2019.1620715

Reliable change in pediatric brain tumor: A preliminary investigation

2019· article· en· W2948175222 sur OpenAlexaff
Thomas A. Duda, M. Douglas Ris, Keith Owen Yeates, E. Mark Mahone, Jennifer S. Haut, Kimberly P. Raghubar

Notice bibliographique

RevueChild Neuropsychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésPsychologyReliability (semiconductor)Analysis of varianceRepeated measures designAudiologyCognitionTest (biology)Sample size determinationClinical psychologyStatisticsMedicineInternal medicinePsychiatryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Children treated for brain tumor show evidence of declines in general intellectual abilities (i.e., IQ). Group-level data indicate subtle declines over time on average, but no study has utilized a clinical criterion to identify and describe a reliable change in survivors of pediatric brain tumor (PBT). In this study, we discuss the utility of reliable change index (RCI) methodology to supplement group-level analysis (e.g., repeated measures ANOVA). This pilot sample consisted of 22 children (M age = 10.47 years) treated for PBT who completed initial and follow-up assessments (M interval = 23.58 months). Cognitive data included composite scores from the WISC-IV. An RCI z-score was calculated for each participant on each composite score based on two different test–retest reliability coefficients. As a group, survivors of PBT did not demonstrate a statistically significant change from initial to follow-up on any WISC-IV composite score. When RCI was calculated based on reliability coefficients with shorter test–retest intervals provided by the test publisher, 77% of survivors demonstrated a reliable change in performance on at least one measure. The frequency of RCI decreases in working memory was significantly higher than expected. In contrast, only 32% of survivors showed reliable changes on at least one measure when RCI was based on a reliability coefficient derived from a clinical sample with a longer retest interval. This study demonstrates that highly divergent results may be obtained with RCI and the importance of the source of reliability estimates.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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