The classification accuracy of Warrington’s recognition memory test (words) as a performance validity Test in a neurorehabilitation setting
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study was designed to evaluate the classification accuracy of the Warrington’s Recognition Memory Test (RMT) in 167 patients (97 or 58.1% men; MAge = 40.4; MEducation= 13.8) medically referred for neuropsychological evaluation against five psychometrically defined criterion groups. At the optimal cutoff (≤42), the RMT produced an acceptable combination of sensitivity (.36-.60) and specificity (.85-.95), correctly classifying 68.4-83.3% of the sample. Making the cutoff more conservative (≤41) improved specificity (.88-.95) at the expense of sensitivity (.30-.60). Lowering the cutoff to ≤40 achieved uniformly high specificity (.91-.95) but diminished sensitivity (.27-.48). RMT scores were unrelated to lateral dominance, education, or gender. The RMT was sensitive to a three-way classification of performance validity (Pass/Borderline/Fail), further demonstrating its discriminant power. Despite a notable decline in research studies focused on its classification accuracy within the last decade, the RMT remains an effective free-standing PVT that is robust to demographic variables. Relatively low sensitivity is its main liability. Further research is needed on its cross-cultural validity (sensitivity to limited English proficiency).
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.
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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle