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Enregistrement W1643560461 · doi:10.2147/ndt.s82881

Focus group reflections on the current and future state of cognitive assessment tools in geriatric health care

2015· article· en· W1643560461 sur OpenAlexafffund
Jennifer D. Ryan, Jocelyne C. Whitehead, Sara Gambino, Jeffrey Richter

Notice bibliographique

RevueNeuropsychiatric Disease and Treatment · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsOntario Centres of Excellence
Mots-clésMedicineNeurocognitiveCognitionHealth careFocus groupCertificationThematic analysisNursingPopulationResource (disambiguation)Medical educationQualitative researchPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,078
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,078
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,006
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,343 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations8
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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