Test-Retest Reliability of a Serious Game for Delirium Screening in the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cognitive screening in settings such as emergency departments (ED) is frequently carried out using paper-and-pencil tests that require administration by trained staff. These assessments often compete with other clinical duties and thus may not be routinely administered in these busy settings. Literature has shown that the presence of cognitive impairments such as dementia and delirium are often missed in older ED patients. Failure to recognize delirium can have devastating consequences including increased mortality (Kakuma et al., 2003). Given the demands on emergency staff, an automated cognitive test to screen for delirium onset could be a valuable tool to support delirium prevention and management. In earlier research we examined the concurrent validity of a serious game, and carried out an initial assessment of its potential as a delirium screening tool (Tong et al., 2016). In this paper, we examine the test-retest reliability of the game, as it is an important criterion in a cognitive test for detecting risk of delirium onset. Objective: To demonstrate the test-retest reliability of the screening tool over time in a clinical sample of older emergency patients. A secondary objective is to assess whether there are practice effects that might make game performance unstable over repeated presentations. Materials and methods: Adults over the age of 70 were recruited from a hospital ED. Each patient played our serious game in an initial session soon after they arrived in the ED, and in follow up sessions conducted at eight-hour intervals (for each participant there were up to five follow up sessions, depending on how long the person stayed in the ED). Results: A total of 114 adults (61 females, 53 males) between the ages of 70 and 104 years (M=81 years, SD=7) participated in our study after screening out delirious patients. We observed a test-retest reliability of the serious game (as assessed by correlation r-values) between 0.5 and 0.8 across adjacent sessions. Conclusions: The game-based assessment for cognitive screening has relatively strong test-retest reliability and little evidence of practice effects among elderly emergency patients, and may be a useful supplement to existing cognitive assessment methods.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».