Interpreting change on the Symbol Digit Modalities Test in people with relapsing multiple sclerosis using the reliable change methodology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Symbol Digit Modalities Test (SDMT) is increasingly utilized in clinical trials. A SDMT score change of 4 points is considered clinically important, based on association with employment anchors. Optimal thresholds for statistically reliable SDMT changes, accounting for test reliability and measurement error, are yet to be applied to individual cases. OBJECTIVE: The aim of this study was to derive a statistically reliable marker of individual change on the SDMT. METHODS: This prospective, case-control study enrolled 166 patients with multiple sclerosis (MS). SDMT scores at baseline, relapse, and 3-month follow-up were compared between relapsing and stable patient groups. Using data from the stable group and three previously published studies, candidate thresholds for reliable decline were calculated and validated against other tests and a clinically meaningful anchor-cognitive relapse. RESULTS: Candidate thresholds for reliable decline at the 80% confidence level varied between 6 and 11 points. An SDMT change of 8 or more raw score points was deemed to offer the best balance of discriminatory power and external validity for estimating cognitive decline. CONCLUSION: This study illustrates the feasibility and usefulness of reliable change methodology for identifying statistically meaningful cognitive decline that could be implemented to identify change in individual patients, for both clinical management and clinical trial outcomes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,027 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».