Focus group reflections on the current and future state of cognitive assessment tools in geriatric health care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study provides insight into the thoughts and opinions of geriatric health-care professionals toward cognitive assessments and the use of emerging technologies, such as eye-tracking, to supplement current tools. METHODS: Two focus group sessions were conducted with nurses and physicians who routinely administer neurocognitive assessments to geriatric populations. Video recordings of the focus group sessions were transcribed and a thematic analysis was performed. RESULTS: Participants reported the need for assessment and diagnostic tools that are accessible and efficient, and that are capable of accommodating the rapid growth in the aging population. The prevalence of more complex ailments experienced by older adults has had repercussions in the quality of care that the clients receive, and has contributed to lengthy wait times and resource shortages. Health-care professionals stated that they are hampered by the disjointed structure of the health-care system and that they would benefit from a more efficient allocation of responsibilities made possible through tools that did not require extensive training or certification. Eyetracking-based cognitive assessments were thought to strongly complement this system, yet it was thought that difficulty would be faced in gaining the support and increased uptake by health-care professionals due to the nonintuitive relationship between eyetracking and cognition. CONCLUSION: The findings suggest that health-care professionals are receptive to the use of eyetracking technology to assess for cognitive health as it would conserve resources by allowing frontline staff to administer assessments with minimal training.
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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 | 0,069 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».