The memory assessment clinics scale for epilepsy (MAC-E): A brief measure of subjective cognitive complaints in epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Objective The aim of this study was to conduct item reduction of the Memory Assessment Clinics Self-Rating Scale (MAC-S) to create a briefer measure that can be used to quickly evaluate subjective memory complaints in patients with epilepsy. Method: A total of 1333 adults with focal epilepsy completed the original 49-item MAC-S. The sample was randomly split into three subsamples, and a series of analyses (i.e. exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis, and item response theory analyses) was conducted to identify an alternative factor structure, with a reduced number of items. A panel of 5 neuropsychologists independently reviewed the final model to assess appropriateness of each individual item as well as the factor loadings and overall factor structure. Final factor titles were subsequently decided as a group. Results: Five factors were identified: Attention, Working Memory, Retrieval, Semantic Memory, and Episodic Memory. The length of the MAC-S was reduced from 49 to 30 items, with items being removed because they failed to load onto any of the factors substantially, or because of poor item discrimination or threshold levels. Conclusions: The Memory Assessment Clinics Scale for Epilepsy (MAC-E), is an updated, brief measure of subjective memory functioning that can be used to efficiently assess relevant, every-day memory abilities in patients with epilepsy within both clinical and research settings.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».