Psychometric Properties of the UCSF Fein MAC Educational & Developmental History Questionnaire: A Novel Screening Tool for Capturing Early Life Learning Profiles Across Healthy Aging and Dementia Populations
Notice bibliographique
Résumé
Background: Increasing evidence suggests that neurodevelopmental differences substantially alter the expression and course of later-life neurodegenerative diseases. Standard approaches for determining early-life neurodevelopmental differences in aging populations rely largely on chart-based reviews, which poses a methodological challenge due to the varied quality and completeness of medical records. To overcome this limitation, we created the novel Educational & Developmental History (EDevHx) form, a retrospective questionnaire designed to capture early developmental features. Here, we evaluated its psychometric properties among a large sample of cognitively unimpaired, aging adults. Methods: The EDevHx was completed by 677 clinically normal adults aged 46-95 years who underwent standard evaluations to establish their cognitively healthy status. Results: EDevHx items grouped into hypothesized domains (Language, Motor, Visuospatial/Mathematical, Attention, Social) significantly loaded onto their associated domains via confirmatory factor analysis. For each factor, the associated items significantly related to the factor while holding other items constant, indicating a lack of redundancy. Multidimensional scaling analysis showed items were visually grouped within hypothesized domains. Each factor demonstrated acceptable internal consistency. Test-retest reliability ranged from moderate to good, except for the Social factor's, which was poor. Each factor (as well as two items theorized not to map onto any hypothesized domain) demonstrated convergent/divergent validity with validated questionnaires/neurocognitive tests. Conclusion: The EDevHx tool represents an easily scalable and robust method for capturing early developmental features among aging populations. The present study demonstrates its strong psychometric properties, supporting its immediate and widespread integration into clinical and research practices alike.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».