Increasing the Clinical Utility of the Paced Auditory Serial Addition Test: Normative Data for Standard, Dyad, and Cognitive Fatigability Scoring
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: No normative data currently exist that would allow clinicians to decide whether the degree of cognitive fatigability (CF) experienced in individuals with neurologic disease is greater than expected when compared with a healthy population. OBJECTIVE: To establish discrete and regression-based normative data for CF as defined by an objective decrement in performance over the course of a cognitive task; namely, the Paced Auditory Serial Addition Test (PASAT). In addition, to develop discrete and regression-based normative data for PASAT performance scores-dyad and percent dyad-for which data do not currently exist. METHOD: One hundred and seventy-eight healthy individuals completed the PASAT as part of a larger neuropsychological battery. PASAT performance scores including total correct responses, total dyads, and percent dyad were calculated. CF scores were calculated by comparing the individuals' performance on the first half (or third) of the test to their performance on the last half (or third) in order to capture any within-task performance decrements over time. RESULTS: Both age- and education-based discrete normative data and demographically adjusted (sex, age, and education) regression-based formulas were established for the PASAT performance scores and the CF scores. CONCLUSION: The development of these normative data will allow for greater interpretation of an individual's performance on the PASAT, beyond just the total correct score, through the use of dyad and percent dyad scores. With respect to CF, these data will allow clinicians to objectively quantify decrements in cognitive performance over time better in individuals with neurologic diseases.
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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 | 0,009 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».