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Enregistrement W4281689800 · doi:10.3389/fnagi.2022.885621

Parameterizing Practice in a Longitudinal Measurement Burst Design to Dissociate Retest Effects From Developmental Change: Implications for Aging Neuroscience

2022· article· en· W4281689800 sur OpenAlexafffund
Nicholas Tamburri, Cynthia McDowell, Stuart MacDonald

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlzheimer SocietyCanadian Institutes of Health ResearchRoyal SocietyRoyal Society of CanadaUniversity of Victoria
Mots-clésPsychologyMultilevel modelContrast (vision)CognitionTerm (time)Longitudinal studyMultinomial logistic regressionDevelopmental psychologyAudiologyStatisticsMedicineComputer scienceNeuroscienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background : In longitudinal designs, the extraneous influence of retest effects can confound and obscure estimates of developmental change. The current study provides a novel approach to independently parameterize short-term retest effects and long-term developmental change estimates by leveraging a measurement burst design and three-level multilevel modeling. We further employ these short- and long-term slopes as predictors of cognitive status at long-term follow-up assessments. Methods : Participants included 304 older adults from Project MIND: a longitudinal measurement burst study assessing cognitive performance across both biweekly sessions and annual retests. Participants were classified as either Healthy controls (HC) or Cognitively Impaired, not Demented (CIND) at baseline, the final burst assessment (Year 4), and at an additional four-year follow-up (Year 8). Response time inconsistencies (RTI) were computed at each burst occasion for a simple choice response time (CRT) task and a one-back response time (BRT) task. Three-level multilevel models were employed to simultaneously examine change in RTI for both CRT and BRT across weeks within years, as well as across years, in order to dissociate within-individual retest effects (short-term) from developmental (long-term) change slopes. Individual slopes were then extracted and utilized in a series of multinomial logistic regression equations to contrast short- vs. long-term RTI change as predictors of cognitive status. Results : Separately parameterizing short- and long-term change estimates yielded distinct patterns of variation. CRT RTI remained stable across short-term weekly assessments, while significantly increasing across years. In contrast, BRT RTI decreased significantly across short-term assessments but showed no change across long-term assessments. After dissociating change estimates, short-term BRT as well as long-term CRT and BRT estimates predicted cognitive status at long-term follow-ups; increases in RTI, suggesting either an inability to benefit from retest or process-based developmental decline, were associated with an increased likelihood of being classified as CIND. Conclusions : We showcase an innovative approach to dissociate retest effects from developmental change across and within individuals. Accurately parameterizing these distinct change estimates can both reduce systematic bias in longitudinal trend estimates as well as provide a clinically useful tool by utilizing retest effects to predict cognitive health and impairment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,438
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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