Administration of Neuropsychological Tests Using Interactive Voice Response Technology in the Elderly: Validation and Limitations
Notice bibliographique
Résumé
Interactive voice response (IVR) systems are computer programs, which interact with people to provide a number of services from business to health care. We examined the ability of an IVR system to administer and score a verbal fluency task (fruits) and the digit span forward and backward in 158 community dwelling people aged between 65 and 92 years of age (full scale IQ of 68-134). Only six participants could not complete all tasks mostly due to early technical problems in the study. Participants were also administered the Wechsler Intelligence Scale fourth edition (WAIS-IV) and Wechsler Memory Scale fourth edition subtests. The IVR system correctly recognized 90% of the fruits in the verbal fluency task and 93-95% of the number sequences in the digit span. The IVR system typically underestimated the performance of participants because of voice recognition errors. In the digit span, these errors led to the erroneous discontinuation of the test: however the correlation between IVR scoring and clinical scoring was still high (93-95%). The correlation between the IVR verbal fluency and the WAIS-IV Similarities subtest was 0.31. The correlation between the IVR digit span forward and backward and the in-person administration was 0.46. We discuss how valid and useful IVR systems are for neuropsychological testing in the elderly.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».