Assessing the validity of a computer-generated cognitive screening instrument for patients with multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neuropsychological testing requires considerable time, expense, and expertise to administer. These factors can limit patient access. Computerized cognitive testing has been proposed as an alternative. OBJECTIVES: The objective of this paper is to validate a brief, simple-to-use computer-generated cognitive assessment screening battery for multiple sclerosis (MS) patients that has minimal motor involvement. METHODS: A sample of 96 MS patients and 98 healthy controls completed a computer-generated battery that included the Stroop, Symbol Digit Modalities Test (C-SDMT), a two- and four-second visual analog of the Paced Auditory Serial Addition Test (PVSAT-2, PVSAT-4), and simple and choice reaction time tests. The Minimal Assessment of Cognitive Function in MS was used to define cognitive impairment in the MS sample. RESULTS: Each newly developed test successfully distinguished between cognitively impaired patients and healthy controls as well as cognitively intact patients. A combination of three computerized tests (C-SDMT, PVSAT-2, PVSAT-4) with a mean administration time of 10 minutes had a sensitivity of 82.5% and specificity of 87.5% in detecting cognitive impairment. Good test-retest reliability was obtained for each measure. CONCLUSIONS: Good sensitivity and specificity, brevity, ease of administration, and a limited motor component highlight the feasibility of introducing this computer-generated cognitive screening instrument in a busy MS clinic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».