The influence of manual dexterity on processing speed assessment in multiple sclerosis: A comparison of the PST and oral SDMT
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive impairment (CI) is a common symptom in persons with Multiple Sclerosis (PwMS), specifically information processing speed (IPS) impairment. The Symbol Digit Modalities Test (SDMT), which requires in-person testing, is a well-established measure for screening for IPS and CI in clinic settings. The Processing Speed Test (PST), a self-administered iPad-based tool, has been proposed as an alternative. Preliminary studies suggest that the PST can effectively differentiate PwMS from healthy controls and correlates with MRI results. This study aims to investigate if the relationship between the PST and oral SDMT is affected by manual dexterity or level of disability. A cohort of 100 PwMS completed both the PST and SDMT, as well the 9-Hole Peg Test (9HPT) and Expanded Disability Status Scale (EDSS). The strong positive correlation found between the PST and SDMT was maintained across all subgroups based on 9HPT performance and EDSS functional system scores. Our findings indicate that the PST is comparable to the SDMT for PwMS regardless of manual dexterity. This validates PST as a time-efficient, self-administered alternative that can reduce clinical burden in MS care.
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».