Test–retest reliability and convergent validity of the Test of Nonverbal Intelligence-Fourth Edition in patients with schizophrenia.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Fluid intelligence deficits affect executive functioning and social behaviors in patients with schizophrenia. To help clinicians manage fluid intelligence deficits, a psychometrically sound measure is needed. The purposes of this study were to examine the test–retest reliability and convergent validity of the Test of Nonverbal Intelligence-Fourth Edition (TONI-4) assessing fluid intelligence in patients with schizophrenia. Methods: A total of 103 patients with stable condition were assessed with the TONI-4 twice with a 4-week interval to examine the test–retest reliability. We further used the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the Tablet-Based Symbol Digit Modalities Test (T-SDMT) to examine the convergent validity of the TONI-4. Results: The intra-class correlation coefficient was 0.73 for the TONI-4. The percentages of standard error of measurement and minimal detectable change for the TONI-4 were 5.1% and 14.2%, respectively. The practice effect of the TONI-4 was small (Cohen’s d = -0.03). Convergent validity showed small to moderate significant correlations between the TONI-4 and the MoCA as well as the T-SDMT ( r = 0.35, p =.011 with the T-SDMT and r = 0.61, p <.001 with the MoCA). The results demonstrated that the TONI-4 had good test–retest reliability, limited random measurement error, and a trivial practice effect. The convergent validity of the TONI-4 was good. Conclusions: These findings indicate that the TONI-4 has potential to be a reliable and valid assessment of fluid intelligence in patients with schizophrenia.
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 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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».