Examining cognitive speed and accuracy dysfunction in youth and young adults with pediatric-onset multiple sclerosis using a computerized neurocognitive battery.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We evaluated performance on the Penn Computerized Neurocognitive Battery (PCNB), a tool assessing accuracy and response time across four cognitive domains, alongside the Symbol Digit Modalities Test (SDMT), a measure of processing speed commonly used in MS. We determined whether performance decrements are more likely to be detected on measures of accuracy versus response time in pediatric-onset multiple sclerosis (POMS). METHODS: Performance on the SDMT, accuracy on PCNB tests belonging to four domains (executive function, episodic memory, complex cognition, social cognition), and response time on the PCNB were compared for 65 POMS patients (age range: 8-29 years) and 76 healthy controls (HCs) by ANCOVA. Associations between the Overall PCNB score and SDMT were examined for both groups, and their agreement in classifying impairment was assessed using Cohen's kappa. RESULTS: POMS patients (age at testing = 18.3 ± 4.0 years; age at POMS onset = 14.9 ± 2.3 years) demonstrated reduced accuracy relative to HCs on tests of working memory, attention/inhibition, verbal memory, and visuospatial processing, after adjusting for response time (p ≤ .002). Patients demonstrated slower overall response time on the PCNB (p = .003), while group differences on the SDMT did not meet significance (p = .03). Performance on the PCNB and SDMT were correlated (MS: r = 0.43, HC: r = 0.50, both p < .001), however, the degree of agreement for impairment was minimal (k = 0.22, p = .14). CONCLUSION: Specific cognitive deficits exist independently of slowed information processing speed in POMS, and may represent more significant areas of dysfunction. Delineation of accuracy and response time in neuropsychological assessment is important to identify areas of cognitive deficit in POMS. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».