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Enregistrement W1994013204 · doi:10.2182/cjot.07.010

Cognitive Assessments for Older Adults: Which Ones are Used by Canadian Therapists and Why

2007· article· en· W1994013204 sur OpenAlexafffundvenueabout
Alison Douglas, Lili Liu, Sharon Warren, Tammy Hopper

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Occupational Therapy · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesAlberta Association on GerontologyCanadian Occupational Therapy Foundation
Mots-clésCognitionOccupational therapyMedicineCognitive Assessment SystemSample (material)PsychologyClinical psychologyCognitive impairmentPhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Occupational therapists routinely evaluate cognition in older adults, yet little is known about which assessments they use and for what purposes. PURPOSE: To examine the standardised and non-standardised assessments used by occupational therapists to evaluate cognition. METHOD: A random sample of 1042 Canadian occupational therapists completed the questionnaire by e-mail, post, or Internet website (n=247, response rate: 24.5%). RESULTS: Respondents reported using 75 standardised and non-standardised measures. The assessments were grouped according to theoretical approach: bottom-up (assessment of cognitive components), top-down (assessment of function) and combined (either of above, plus interview). Theoretical approaches were used similarly across regions, despite differences in reporting of particular assessments. Therapists used more bottom-up assessments that were standardised, identified deficits, and easy to administer. They used more top-down assessments that were non-standardised, predicted function, and fit with their theoretical approach. CONCLUSION: It is recommended that standardised top-down assessments be developed to support evidence-based occupational therapy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,582
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,231
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations39
Publié2007
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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