CVLT-II short form forced choice recognition in a clinical dementia sample: Cautions for performance validity assessment
Notice bibliographique
Résumé
Performance validity tests are susceptible to false positives from genuine cognitive impairment (e.g., dementia); this has not been explored with the short form of the California Verbal Learning Test II (CVLT-II-SF). In a memory clinic sample, we examined whether CVLT-II-SF Forced Choice Recognition (FCR) scores differed across diagnostic groups, and how the severity of impairment [Clinical Dementia Rating Sum of Boxes (CDR-SOB) or Mini-Mental State Examination (MMSE)] modulated test performance. Three diagnostic groups were identified: subjective cognitive impairment (SCI; n = 85), amnestic mild cognitive impairment (a-MCI; n = 17), and dementia due to Alzheimer’s Disease (AD; n = 50). Significant group differences in FCR were observed using one-way ANOVA; post-hoc analysis indicated the AD group performed significantly worse than the other groups. Using multiple regression, FCR performance was modeled as a function of the diagnostic group, severity (MMSE or CDR-SOB), and their interaction. Results yielded significant main effects for MMSE and diagnostic group, with a significant interaction. CDR-SOB analyses were non-significant. Increases in impairment disproportionately impacted FCR performance for persons with AD, adding caution to research-based cutoffs for performance validity in dementia. Caution is warranted when assessing performance validity in dementia populations. Future research should examine whether CVLT-II-SF-FCR is appropriately specific for best-practice testing batteries for dementia.
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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 | 0,277 | 0,333 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».