Validité de performance aux tests neuropsychologiques: prise de position de l’Association québécoise des neuropsychologues
Notice bibliographique
Résumé
Traditionnellement, les neuropsychologues présumaient que les résultats obtenus lors de leurs évaluations représentaient un tableau fiable du fonctionnement cognitif de leurs clients. Or, la littérature démontre qu’une proportion non négligeable des personnes évaluées produit des résultats non valides, et ce, que ce soit dans un contexte clinique1 ou en expertise. De plus, des études suggèrent que le jugement clinique serait insuffisant pour dépister une performance non valide aux tests neuropsychologiques. Le présent article vise à définir les concepts sous-jacents concernant la validité de performance, décrire les prises de position adoptées par les associations professionnelles, faire un bref état des lieux pour les clientèles pédiatrique, adulte et gériatrique, et présenter quelques méthodes appropriées pour son évaluation. Nous recommandons que toute évaluation neuropsychologique comporte une appréciation formelle de la validité des données obtenues, minimalement avec des indices imbriqués, en utilisant des outils et méthodes reconnus.
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 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 | 0,013 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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 ».