Development and administration of the flexible adapted cognitive test battery for schizophrenia (FACTS)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Age and educational eligibility criteria for administration of the most widely used cognitive battery for schizophrenia typically exclude 20 % of individuals with schizophrenia in high-income countries and 25-50 % in middle- and low-income countries. Methods: individuals with schizophrenia, regardless of age or education. To evaluate the utility and validity of the nine tests in the FACTS, two process measures are assessed during the administration of each test: 'test comprehension' and 'test completion' (successful or unsuccessful). The FACTS was administered to 495 community-dwelling individuals with schizophrenia and 308 healthy controls, including 473 (58.9 %) older or undereducated individuals typically excluded from studies of cognition in schizophrenia. Inter-rater reliability of the test comprehension and completion measures was assessed. Findings: Older, undereducated participants successfully completed 82 % (3499/4257) of the administered tests. The mean weighted Kappa value for the nine test comprehension measures was 0.90 (range: 0.82-0.96), and the mean unweighted Kappa for the 20 test and subtest completion measures was 0.94 (range: 0.85-1.00). Interpretation: individuals with schizophrenia, regardless of age or education. The development of the FACTS, which can be successfully administered to most older, undereducated individuals with schizophrenia, provides a model for doing this. Funding: This study was supported by National Institute of Mental Health grants MH108385-R01 and MH127631-R01.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».