Cognition and Cognitive Fatigability: Association with Employment Status in Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Slowed processing speed impacts employment status in people with multiple sclerosis (PwMS). Studies on the Multiple Sclerosis Functional Composite (MSFC), which includes the Paced Auditory Serial Addition Test (PASAT), have demonstrated that the combined score predicts employment status. Whether PASAT performance alone is associated with employment status is less clear. In addition, no studies have yet evaluated whether cognitive fatigability (CF), as measured with the PASAT, is associated with employment status. The aim of the current study was to examine the association between PASAT performance, CF, and employment status in PwMS. METHODS: Hundred and eighty-six PwMS completed the PASAT as part of a larger neuropsychological battery. ANOVAs and chi-squares analyzed group differences between employed and unemployed participants with respect to demographics, PASAT performance scores, and CF. Linear regression determined whether PASAT performance and/or CF scores were associated with employment status. RESULTS: After controlling for demographic influences, group differences were noted between employed vs. unemployed individuals on PASAT performance scores only. Employment status was associated with PASAT performance scores but not CF. CONCLUSIONS: The current study confirmed that PASAT performance is associated with employment status in MS. Given that CF was not associated, it seems difficulties with information processing speed (IPS) and working memory have more impact on a PwMS's ability to remain employed rather than within-task performance decline.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».