Development of embedded performance validity indicators in the NIH Toolbox Cognitive Battery.
Notice bibliographique
Résumé
To assess noncredible performance on the NIH Toolbox Cognitive Battery (NIHTB-CB), we developed embedded validity indicators (EVIs). Data were collected from 98 adults (54.1% female) as part of a prospective multicenter cross-sectional study at 4 mild traumatic brain injury (mTBI) specialty clinics. Traditional EVIs and novel item-based EVIs were developed for the NIHTB-CB using the Medical Symptom Validity Test (MSVT) as criterion. The signal detection profile of individual EVIs varied greatly. Multivariate models had superior classification accuracy. Failing ≥4 traditional EVIs at the liberal cutoff or ≥3 at the conservative cutoff produced a good combination of sensitivity (.57 to .61) and specificity (.92 to .94) to MSVT. Combining the traditional and item-based EVIs improved sensitivity (.65 to .70) at comparable specificity (.91 to .95). In conclusion, newly developed EVIs within the NIHTB-CB effectively discriminated between patients who passed versus failed the MSVT. Aggregating EVIs within the same category into validity composites improved signal detection over univariate cutoffs. Item-based EVIs improved classification accuracy over that of traditional EVIs. However, the marginal gains hardly justify the burden of extra calculations. The newly introduced EVIs require cross-validation before wide-spread research or clinical application. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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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 | 0,013 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».