Cognitive Impairment Indicator for the Neuropsychological Test Batteries in the Canadian Longitudinal Study on Aging: Definition and Evidence for Validity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND: Prevalence of overall cognitive impairment based on each participant’s performance across a neuropsychological battery is challenging; consequently, we define and validate a dichotomous cognitive impairment/no cognitive indicator (CII) using a neuropsychological battery administered in a population-based study. This CII approximates the clinical practice of interpretation across a neuropsychological battery and can be applied to any neuropsychological dataset. METHODS: Using data from participants aged 45-85 in the Canadian Longitudinal study on Aging receiving a telephone-administered neuropsychological battery (Tracking, N = 21,241) or a longer in-person battery (Comprehensive, N = 30,097), impairment was determined for each neuropsychological test based on comparison with normative data. We adjusted for the joint probability of abnormally low scores on multiple neuropsychological tests using baserates of low scores demonstrated in the normative samples, and created a dichotomous CII (i.e., cognitive impairment vs no cognitive impairment). Convergent and discriminant validity of the CII were assessed with logistic regression analyses.RESULTS: Using the CII, the prevalence of cognitive impairment was 4.3% in the Tracking and 5.0% in the Comprehensive cohorts. The CII demonstrated strong convergent and discriminant validity. CONCLUSIONS: The algorithm for the CII is a feasible method to identify participants who demonstrate cognitive impairment on a battery of tests. These methods can be applied in other epidemiological studies that use neuropsychological batteries.
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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 | 0,017 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».