MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1037/neu0000422

Медицинская библиотека · Neuropsychology · 2017

Quantitative modeling of category learning deficits in various patient populations.

Filoteo J Vincent, Maddox W Todd, Ashby F Gregory

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка правительства СШАОбзорПеревод пока не подготовлен

Аннотация

OBJECTIVE

To provide a select review of our applications of quantitative modeling to highlight the utility of such approaches to better understand the neuropsychological deficits associated with various neurologic and psychiatric diseases.

METHOD: We review our work examining category learning in various patient populations, including individuals with basal ganglia disorders (Huntington's Disease and Parkinson's disease), amnesia and Eating Disorders.

RESULTS

Our review suggests that the use of quantitative models has enabled a better understanding of the learning deficits often observed in these conditions and has allowed us to form novel hypotheses about the neurobiological bases of their deficits.

CONCLUSIONS

We feel that the use of neurobiologically inspired quantitative modeling holds great promise in neuropsychological assessment and that future clinical measures should incorporate the use of such models as part of their standard scoring. Appropriate studies need to be completed, however, to determine whether such modeling techniques adhere to the rigorous psychometric properties necessary for a valid and reliable application in a clinical setting. (PsycINFO Database Record

Для цитирования: Filoteo J Vincent, Maddox W Todd, Ashby F Gregory. Quantitative modeling of category learning deficits in various patient populations.. Neuropsychology. 2017. DOI: 10.1037/neu0000422.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.