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Enregistrement W4404194774 · doi:10.1177/13524585241290102

Development and initial validation of the Cognitive Change Scale (CCS)

2024· article· en· W4404194774 sur OpenAlexaff
Anne Kever, Lauren Heuer, Leila Simani, Victoria M. Leavitt

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiple sclerosisScale (ratio)CognitionPsychologyNeuroscienceGeographyPsychiatryCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cognitive impairment is common in neurologic diseases. Precise measurement of cognitive change over time is necessary for isolating disease-related patterns from normal age-related decline. Existing measures of subjective cognition, however, focus on present status. There is, to our knowledge, no currently available self-report measure of cognitive change. We therefore developed the Cognitive Change Scale (CCS), which assesses perceived cognitive change in neurologic populations. METHODS: A systematic mixed-methods process was followed for the scale design and validation. Associations of CCS responses to demographics, mood, and fatigue were examined in 131 persons with multiple sclerosis. A total of 46 participants also completed a cognitive test battery. Correlations of test scores with CCS responses were calculated. RESULTS: The 17-item CCS showed good reliability and validity. Results of exploratory and confirmatory factor analyses supported a four-factor structure, with items reflecting change in (1) general cognition, (2) language and executive function, (3) external feedback, and (4) use of coping strategies. Positive relationships of CCS scores with fatigue, depression, and anxiety were observed. Correlations of CCS scores with cognitive test performance did not reach significance. CONCLUSION: The CCS may be a useful cognitive outcome tool for treatment trials in neurologic populations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,218
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,134 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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