The preliminary research on unifying different neuropsychological scales under the guideline of item response theory
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore the probability to unify the scores of different neuropsychological scales under the guideline of item response theory(IRT). Methods Two hundred and three old individuals with a mean age of (80.86±9.52) years were enrolled in this study, including 101 normal individuals and 102 patients with mild cognitive impairment (MCI). The data of cognitive ability assessed using MoCA and MMSE scales were collected and analyzed according to IRT with Stata 14.0 software.The population, qualitative data, and scaled data were analyzed by Hybrid model, 2PL model, and GRM model, respectively.Finally, model fitting was conducted in these data.We used test characteristic curves(TCC)to calculate corresponding theta values of the scores of MMSE and MoCA, and draw cartograms after fitting the model. Results The data of MoCA and MMSE conformed to the characteristics of unidimension.The scores of MoCA and MMSE were 26.37±2.63 and 29.06±1.32, respectively, in the normal group, and those were 21.57±3.47 and 26.62±2.89, respectively, in the MCI group.The Log likelihood for the fitting model of MoCA and MMSE was -1 670.9012 and -773.9797, respectively.The TCC indicated that the score of MoCA was lower than that of MMSE at the same level of theta value.The TCC of the two scales were both steep at first, and then became flat.In evaluating the cognition ability, the MoCA score was more precise than MMSE score, and MMSE score was easier to show ceiling effect than MoCA score. Conclusions Under the guideline of item response theory, we can unify the scores of two scales in order to make the scores of two scales fit with each other and be in common use during study and research. Key words: Cognition disorders; Neuropsychological scale; Item response theory
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».