Computerized Neuropsychological Assessment Devices: Joint Position Paper of the American Academy of Clinical Neuropsychology and the National Academy of Neuropsychology
Notice bibliographique
Résumé
This joint position paper of the American Academy of Clinical Neuropsychology and the National Academy of Neuropsychology sets forth our position on appropriate standards and conventions for computerized neuropsychological assessment devices (CNADs). In this paper, we first define CNADs and distinguish them from examiner-administered neuropsychological instruments. We then set forth position statements on eight key issues relevant to the development and use of CNADs in the healthcare setting. These statements address (a) device marketing and performance claims made by developers of CNADs; (b) issues involved in appropriate end-users for administration and interpretation of CNADs; (c) technical (hardware/software/firmware) issues; (d) privacy, data security, identity verification, and testing environment; (e) psychometric development issues, especially reliability, and validity; (f) cultural, experiential, and disability factors affecting examinee interaction with CNADs; (g) use of computerized testing and reporting services; and (h) the need for checks on response validity and effort in the CNAD environment. This paper is intended to provide guidance for test developers and users of CNADs that will promote accurate and appropriate use of computerized tests in a way that maximizes clinical utility and minimizes risks of misuse. The positions taken in this paper are put forth with an eye toward balancing the need to make validated CNADs accessible to otherwise underserved patients with the need to ensure that such tests are developed and utilized competently, appropriately, and with due concern for patient welfare and quality of care.
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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 | 0,066 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,021 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,017 |
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 ».