Clinical utility of WAIS-IV ‘excessive decline from premorbid functioning’ scores to detect invalid test performance following traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Excessive Decline from Premorbid Functioning (EDPF), an atypical discrepancy between demographically predicted and obtained Wechsler Adult Intelligence Scale-4th Edition (WAIS-IV) scores, has been recently proposed as a potential embedded performance validity test (PVT). This study examined the clinical utility of EDPF scores to detect invalid test performance following traumatic brain injury (TBI).Methods: Participants were 194 U.S. military service members who completed neuropsychological testing on average 2.4 years (SD = 4.0) following uncomplicated mild, complicated mild, moderate, severe, or penetrating TBI (Age: M = 34.0, SD = 9.9). Using TBI severity and PVT performance (i.e., PVT Pass/Fail), participants were classified into three groups: Uncomplicated Mild TBI-PVT Fail (MTBI-Fail; n = 21), Uncomplicated Mild TBI-PVT Pass (MTBI-Pass; n = 94), and Complicated Mild to Severe/Penetrating TBI-PVT Pass (CM/STBI-Pass; n = 79). Seven EDPF measures were calculated by subtracting WAIS-IV obtained index scores from the demographically predicted scores from the Test of Premorbid Functioning (TOPF). Cutoff scores to detect invalid test performance were examined for each EDPF measure separately.Results: The MTBI-Fail group had higher scores than the MTBI-Pass and CM/STBI-Pass groups on five of the seven EDPF measures (p<.05). Overall, the EDPF measure using the Processing Speed Index (EDPF-PSI) was the most useful score to detect invalid test performance. However, sensitivity was only low to moderate depending on the cutoff score used.Conclusions: These findings provide support for the use of EDPF as an embedded PVT to be considered along with other performance validity data when administering the WAIS-IV.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».