Klinikai neuropszichológiai tesztek magyarországi normatív adatai II.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: One basis of clinical neuropsychology is the application of objective, standardized measurements. Several internationally widespread measurements of memory and learning do not have normative data of the Hungarian population, hence it is crucial to provide a basis for future reference. OBJECTIVE: The purpose of this study was to provide normative data about neuropsychological instruments measuring executive functions, memory and verbal learning skills in relation to demographic factors. METHOD: Rey Auditory Verbal Learning Test (RAVLT), Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Prospective and Retrospective Memory Questionnaire (PRMQ) were administered to an adult, Hungarian representative sample (age, sex, education). RESULTS: Higher educated participants performed better on PRMQ, MoCA and RAVLT. Participants with primary education were identified as a risk group for poor verbal learning skills, executive functions and they committed more memory errors. Age had no significant effect on the results of PRMQ, while on MoCA and RAVLT a significant decline in performance was observed with the passage of lifetime. Females performed better in immediate and delayed recall on RAVLT. CONCLUSION: Application of the presented neuropsychological tests is recommended in clinical practice and scientific research as well. The presented normative data could be a valuable reference point for future studies and practical application, furthermore a basis for early identification of neurocognitive deficits. Orv Hetil. 2023; 164(16) 618-629.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,009 |
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 ».