Behavioral Markers for Deficits in Speed of Processing in Cerebrovascular Disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To assess overlap and uniqueness of established behavioral markers of speed of processing for different aspects of visual information within a cerebrovascular disease cohort, and to examine the link between these speed of processing markers and functional behavior, specifically walking. Methods A cohort of 161 participants with cerebrovascular disease recruited to the Ontario Neurodegenerative Disease Research Initiative (ONDRI) were examined with three types of assessments: neuropsychology, saccadic eye movement and gait. Principal component analysis (PCA) and canonical correlation analysis (CCA) were performed on select variables from these assessments to reveal commonalities and discrepancies among the measures. Results PCA analysis revealed different variable patterns between neuropsychology and saccade assessments, with the first component characterized primarily by neuropsychology, and the second and third components more influenced by the saccade assessments. CCA analysis did not reveal association between different types of assessments with the exception of a modest, but significant, positive association between speed of processing measures from the neuropsychological assessments and gait speed. Discussion Neuropsychological tests and the pro-saccade task can be used for assessment of speed of processing for two major features of visual information, visual perception vs. spatial location. Despite a general lack of association between different types of assessments, combining gait speed as an important contributor to the models reinforces the idea of the link between speed of processing and complex function such as walking, and provides support for the importance of attending to the potential consequences of changes in speed of processing after neurologic injury.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle