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Enregistrement W7000259017

Evaluating the attention network test and its ability to detect cognitive decline

2017· dissertation· en· W7000259017 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueKnowledge Commons (Lakehead University) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurocognitiveCognitionTest (biology)Cognitive declineReliability (semiconductor)Attention networkCognitive testConvergent validityPsychometricsSample (material)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study involved an evaluation of the Attention Network Test (ANT) as a neurocognitive tool for assessing fitness to drive in the senior population. The ANT measures three distinct functions of attention: alerting, orienting and executive control. This test has been successfully utilized in a variety of clinical and research settings. Few studies have applied the ANT to driving research and none have examined the psychometric properties of the ANT over multiple time points. The participants in this study were senior drivers from the Candrive study. Overall, the ANT was found to have strong psychometric properties. Specifically, the ANT has good test-retest reliability demonstrated high convergent and divergent validity with other commonly used measures (i.e., MoCA, MMSE, Trails A and B, MVPT-3 and SIMARD-MD). In our sample, only Trails A, the SIMARD-MD and alerting scores showed significant change over time. Although the ANT was not more sensitive to cognitive decline as predicted, the cognitive changes were not redundant with other neurocognitive assessment tools. This high functioning sample of seniors coupled with only three annual measurement points may have limited our ability to detect drastic cognitive decline. Nonetheless, the current study provided valuable insight into the utility of a test of attentional processes, the Attention Network Test.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0070,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,315 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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