An updated review of the prevalence of invalid performance on the Immediate Post-Concussion and Cognitive Testing (ImPACT)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Performance validity assessment is an important component of concussion baseline testing and Immediate Post-Concussion and Cognitive Testing (ImPACT) is the most commonly used test in this setting. A review of invalid performance on ImPACT was published in 2017, focusing largely on the default embedded validity indicator (Default EVI) provided within the test. There has since been a proliferation in research evaluating the classification accuracy of the Default EVI against independently developed, alternative ImPACT-based EVIs, necessitating an updated review. The purpose of this study was to provide an up-to-date review of the prevalence of invalid performance on ImPACT and to examine the relative effectiveness of ImPACT-based EVIs. Method: Literature related to the prevalence of invalid performance on ImPACT and the effectiveness of ImPACT-based EVIs, published between January 2000 and May 2020, was critically reviewed. Results: A total of 23 studies reported prevalence of invalid performance at baseline testing using ImPACT. Six percent of baseline assessments were found to be invalid by the ImPACT’s Default EVI, and between 22.31% and 34.99% were flagged by alternative EVIs. Six studies assessed the effectiveness of ImPACT-based EVIs, with the Default EVI correctly identifying experimental malingerers only 60% of the time. Alternative ImPACT-based EVIs identified between 73% and 100% of experimental malingerers. Conclusions: The ImPACT’s Default EVI is not sufficiently sensitive, and clinicians should consider alternative indicators when assessing invalid performance. Accordingly, the base rate of invalid performance in athletes at baseline testing is likely well above the 6% previously reported.
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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 | 0,011 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».