Computerized Neuropsychological Assessment Devices: Joint Position Paper of the American Academy of Clinical Neuropsychology and the National Academy of Neuropsychology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,017 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle