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Enregistrement W3035625530 · doi:10.1080/23279095.2020.1774885

Assessment of semantic memory in mild cognitive impairment: The psychometric properties of a novel semantic battery

2020· article· en· W3035625530 sur OpenAlexaff
Avery Ohman, Christine Sheppard, Laura Monetta, Vanessa Taler

Notice bibliographique

RevueApplied Neuropsychology Adult · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of OttawaBruyère
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyReliability (semiconductor)Battery (electricity)Semantic memoryCognitionInternal consistencyFace validityCognitive psychologyAudiologyClinical psychologyPsychometricsMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Semantic memory is stable in healthy older adults but shows decline in mild cognitive impairment (MCI). Current measures of semantic function do not assess multiple aspects of semantic function and/or are time-consuming to administer. Here we report the psychometric properties of a battery to detect semantic impairment that we recently developed and published. Study 1 determined the face validity of the battery; interviews were conducted with five professionals with expertise in MCI and language. Face validity interviews suggested the battery appropriately assesses semantic impairments. Study 2 assessed convergent validity and reliability (inter-rater reliability, test-retest reliability, and internal consistency). Participants included 102 healthy older adults and 60 people with MCI who completed a four-task semantic battery. Results demonstrate that performance on the semantic battery correlates with traditional measures of semantic function, inter-rater reliability and internal consistency was high, and there was no significant change in mean scores between participants' first and second testing sessions. The present findings suggest that the semantic battery is a reliable and valid assessment of semantic function. It is currently recommended for research use only.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,546
Score d'incertitude au seuil0,738

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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