Performance Validity Testing in Patients with Substance Abuse in Addiction Care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low performances on neuropsychological tests are common in patients with substance use disorder (SUD), indicating potential cognitive impairments that may significantly impact treatment engagement and prognosis. While neuropsychological assessment is crucial for identifying these cognitive deficits, to date, data on the performance validity of individuals in addiction care is lacking. Performance validity testing (PVT) can be used to assess the accuracy of such test results. OBJECTIVES: This study examined the prevalence of suboptimal performance on different PVTs in a SUD inpatient population, their agreement in detecting poor performance validity, and their association with overall cognitive performance. METHODS: Retrospective data were analyzed from 172 SUD inpatients (2017-2024) in an addiction care clinic. Three PVTs were examined: the Visual Association Test-Extended (VAT-E), the Amsterdam Short-Term Memory test (ASTM), and the WAIS-IV Digit Span Age-Corrected Scaled Score (DS ACSS). Failure rates were calculated, and correlations between PVT outcomes and between the PVT measures and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) were computed. RESULTS: Failure rates varied substantially across PVTs (from 1.3-36%). Agreement between PVTs was low (κ-values 0.019-0.397), with minimal correlations between ASTM, DS ACSS, and VAT-E scores. Weak to moderate positive correlations (ρ-values -0.024-0.403) were found between PVTs and the MoCA. CONCLUSIONS/IMPORTANCE: The variability in failure rates suggests that different PVTs may not measure the same construct. Possibly, the ASTM may be too challenging for many patients and DS ACSS failures may reflect lower intellectual abilities rather than true non-credible performance. This stresses the importance of selecting appropriate PVTs in addiction care settings to avoid misclassification and ensure valid neuropsychological assessments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».