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Enregistrement W2983545835 · doi:10.3389/fpsyg.2019.02575

Developing and Validating a Big-Store Multiple Errands Test

2019· article· en· W2983545835 sur OpenAlexaff
Kristen Antoniak, Julie Clores, Danielle Jensen, Emily Nalder, Shlomit Rotenberg, Deirdre Dawson

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensBaycrest HospitalAlberta Health ServicesToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyTest (biology)Reliability (semiconductor)Applied psychologySet (abstract data type)Content validityEcological validityTask (project management)Consistency (knowledge bases)Sample (material)Clinical psychologyPsychometricsCognitionComputer sciencePsychiatryArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Multiple Errands Test (MET) is an ecologically valid assessment that characterizes how executive dysfunction manifests in everyday activities. Due to the naturalistic nature of this assessment, clinicians and researchers have had to develop site-specific versions resulting in numerous published versions and making it difficult to establish standard psychometric properties. The aim of this study was to develop a standardized, community version of the MET designed to be used in large department stores meeting set criteria that would not require site specific modifications. This paper reports on the development, content validity, feasibility, and inter-rater reliability of a Big-Store MET, and the performance of healthy participants on this test. Items were selected to match previously published versions in relation to quantity and complexity. Content validity was established by having experts (n=4) on the MET review the proposed Big-Store version and evaluate the task consistency with previously published versions. To assess feasibility of administration, and inter-rater reliability, a convenience sample of 14 community dwelling adults, self-reporting as healthy, were assessed by two trained raters. We found the Big-Store MET to be feasible to deliver (completed within 30 minutes, scores show variability, acceptable to participants in community environment) and inter-rater reliability to be very high (ICCs =0.92-0.99) with the exception of frequency of strategy use. This study introduces the Big-Store MET to the literature, establishes its preliminary validity and reliability thus laying the foundation for a standardized, community-based version of the MET.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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