Developing an Executive Functioning Composite Score for Research and Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Executive functioning encompasses interactive cognitive processes such as planning, organization, set-shifting, inhibition, self-monitoring, working memory, and initiating and sustaining motor and mental activity. Researchers therefore typically assess executive functioning with multiple tests, each yielding multiple scores. A single composite score of executive functioning, which summarizes deficits across a battery of tests, would be useful in research and clinical trials. This study examines multiple candidate composite scores of executive functioning using tests from the Delis-Kaplan Executive Function System (D-KEFS). METHOD: Participants were 875 adults between the ages of 20 and 89 years from the D-KEFS standardization sample. Seven Total Achievement scores were used from three tests (i.e., Trail Making, Verbal Fluency, and Color-Word Interference) to form eight composite scores that were compared based on their psychometric properties and association with intelligence (IQ). RESULTS: The distributions of most composite scores were mildly to severely skewed, and some had a pronounced ceiling effect. The composite scores all showed a medium positive correlation with IQ. The composite scores were highly intercorrelated in the total sample and in four IQ subgroups (i.e., IQ <89, 90-99, 100-109, 110+), with some being so highly correlated that they appear redundant. CONCLUSIONS: This study is part of a larger research program developing a cognition endpoint for research and clinical trials with sound psychometric properties and utility across discrepant test batteries. Future research is needed to examine the reliability and ecological validity of these composite scores.
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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 | 0,102 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».