Base rates of low neuropsychological test scores in older adults with subjective cognitive impairment: Findings from a tertiary memory clinic
Notice bibliographique
Résumé
Base rates of low scores are typically determined from normative samples, which differ from clinical samples. We examined base rates of spuriously low scores for 93 older adults with subjective cognitive impairment presenting to a memory clinic. Crawford's Monte Carlo simulation algorithm was used to estimate multivariate base rates by calculating the percentage of cognitively intact memory clinic patients who produced normed scores at or below the 5th percentile. Neuropsychological tests included: Weschler Adult Intelligence Scale block design, digit span backwards, coding, Weschler Memory Scale logical memory immediate/delayed; California Verbal Learning Test immediate/delayed memory; Brief Visuospatial Memory Test immediate/delayed; and Delis-Kaplan Executive Functioning category switching, letter number sequencing, and inhibition/switching. An estimated 33.58% of the cognitively intact memory clinic population would have one or more low scores, 14.7% two or more, 6.55% three or more, 2.94% four or more, and 1.31% 5 or more due to chance. Base rates were then applied to a subset of clinical data: all with dementia and most with MCI had low scores that exceeded the base rates. Determining base rates of spuriously low scores on a neuropsychological battery in clinical samples could reduce false positives by using empirical adjustments for expected low scores.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».