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Enregistrement W3013338650 · doi:10.1097/wad.0000000000000376

Factor Consistency of Neuropsychological Test Battery Versions in the NACC Uniform Data Set

2020· article· en· W3013338650 sur OpenAlexaff
Jessica E. Culhane, Kwun Chuen Gary Chan, Merilee Teylan, Yen‐Chi Chen, Charles Mock, Kathryn Gauthreaux, Walter A. Kukull

Notice bibliographique

RevueAlzheimer Disease & Associated Disorders · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésNeuropsychologyNeuropsychological testSet (abstract data type)Consistency (knowledge bases)Test (biology)PsychologyCognitionClinical psychologyCognitive psychologyComputer sciencePsychiatryArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The proprietary neuropsychological tests (Form C1) of the National Alzheimer's Coordinating Center (NACC) Uniform Data Set were replaced with nonproprietary versions (Form C2) chosen to closely model their proprietary counterparts. Correlations between analogous test pairs as measured in previous work were good (0.68-0.78), but it is unclear whether the paired tests represent the same set of common factors of cognition or if important factors specific to C1 or C2 only exist. The authors performed multiple factor analysis to analyze correlated C1 and C2 data. They included participants who completed both neuropsychological batteries within 1 year with no change in cognitive status. They found that the C1 and C2 neuropsychological test pairs are strongly related and are represented by the same principal factors. These findings support the use of the C2 test results in conjunction with C1 in longitudinal analyses of NACC data.

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)0,002
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,872

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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