This will only take a minute: Time cutoffs are superior to accuracy cutoffs on the forced choice recognition trial of the Hopkins Verbal Learning Test – Revised
Notice bibliographique
Résumé
Objective This study was designed to evaluate the classification accuracy of the recently introduced forced-choice recognition trial to the Hopkins Verbal Learning Test – Revised (FCRHVLT-R) as a performance validity test (PVT) in a clinical sample. Time-to-completion (T2C) for FCRHVLT-R was also examined.Method Forty-three students were assigned to either the control or the experimental malingering (expMAL) condition. Archival data were collected from 52 adults clinically referred for neuropsychological assessment. Invalid performance was defined using expMAL status, two free-standing PVTs and two validity composites.Results Among students, FCRHVLT-R ≤11 or T2C ≥45 seconds was specific (0.86–0.93) to invalid performance. Among patients, an FCRHVLT-R ≤11 was specific (0.94–1.00), but relatively insensitive (0.38–0.60) to non-credible responding0. T2C ≥35 s produced notably higher sensitivity (0.71–0.89), but variable specificity (0.83–0.96). The T2C achieved superior overall correct classification (81–86%) compared to the accuracy score (68–77%). The FCRHVLT-R provided incremental utility in performance validity assessment compared to previously introduced validity cutoffs on Recognition Discrimination.Conclusions Combined with T2C, the FCRHVLT-R has the potential to function as a quick, inexpensive and effective embedded PVT. The time-cutoff effectively attenuated the low ceiling of the accuracy scores, increasing sensitivity by 19%. Replication in larger and more geographically and demographically diverse samples is needed before the FCRHVLT-R can be endorsed for routine clinical application.
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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 | 0,004 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».