Suppr超能文献

一种用于检测认知障碍患者样本中努力程度不足的贝叶斯潜在分组分析。

A Bayesian latent group analysis for detecting poor effort in a sample of cognitively impaired patients.

作者信息

Ortega Alonso, Piefke Martina, Markowitsch Hans J

机构信息

a Physiological Psychology , Bielefeld University , Bielefeld , Germany.

出版信息

J Clin Exp Neuropsychol. 2014;36(6):659-67. doi: 10.1080/13803395.2014.926863. Epub 2014 Jun 9.

Abstract

Using a Bayesian latent group analysis in a simulation design, we recently showed a high diagnostic accuracy when assessing effort in the context of malingered memory deficits. We here further evaluate our Bayesian model in a sample of cognitively impaired patients. The main analysis showed both high sensitivity and specificity, thus corroborating a high diagnostic accuracy of the model. Additional analysis showed variations on effort estimates after changes in malingering base rates. Variations affected sensitivity, but not specificity, which is in line with typical findings in malingering research. These data suggest that Bayesian analyses may complement and improve existing effort measures.

摘要

在一项模拟设计中使用贝叶斯潜在组分析,我们最近发现在评估伪装记忆缺陷背景下的努力程度时,具有较高的诊断准确性。我们在此进一步在认知受损患者样本中评估我们的贝叶斯模型。主要分析显示出高敏感性和特异性,从而证实了该模型的高诊断准确性。额外分析显示在伪装基础率变化后努力程度估计值的变化。这些变化影响敏感性,但不影响特异性,这与伪装研究中的典型发现一致。这些数据表明贝叶斯分析可能补充并改进现有的努力程度测量方法。

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