Psychometric properties of the Russian version of the Edinburgh cognitive and behavioral amyotrophic lateral sclerosis screen
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a neurodegenerative condition with observable cognitive and behavioral impairment. The Edinburgh Cognitive and Behavioral ALS Screen (ECAS) is a tool developed specifically for people with ALS (pwALS) and previously translated into Russian, but the psychometric properties have not yet been explored. The aim was to explore and determine the psychometric properties of the Russian-version of ECAS (ECAS-R). METHODS: 56 Russian speaking pwALS, 32 of their caregivers and 26 healthy controls were recruited for the study. They completed the ECAS-R, Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA). King Staging System was also utilized. Internal consistency, divergent and convergent validity, as well as culturally-derived cutoff scores of ECAS-R were determined. RESULTS: The internal consistency of ECAS-R was good (Cronbach's alpha = 0.73). Convergent validity was observed though a strong correlation between the ECAS-R and MoCA scores. No correlation between ECAS-R and PHQ-9 were observed in terms of divergent validity. Based on culturally-derived cutoff scores, 64.2% (N = 36) of pwALS displayed cognitive impairment, with the most affected cognitive domains as executive function and language. Apathy was the most common behavioral impairment for pwALS followed by a loss of sympathy/empathy. CONCLUSIONS: The ECAS-R is valid and reliable tool for the screening for the cognitive and behavioral impairment in Russian-speaking pwALS, with culturally-derived cutoffs presented.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».