The reliability of the Montreal Cognitive Assessment using telehealth in a rural setting with veterans
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Telehealth neuropsychological services can increase the availability of specialised care for individuals in rural areas where barriers to these services are faced. As this practice becomes more commonplace, the reliability and validity of neuropsychological assessment administered by telehealth continues to be established. The Montreal Cognitive Assessment, a screener for general neurocognitive dysfunction, may be particularly useful since this measure can be given by telehealth with minimal adaptation. METHODS: Veterans from a rural area of the country who were referred to an outpatient neuropsychology clinic were administered the Montreal Cognitive Assessment either in-person or by telehealth by a clinician. A second clinician observed the administration in-person or by telehealth and independently scored the each participant's performance. The inter-rater reliabilities across conditions were compared to assess for differences between in-person and telehealth consultations. RESULTS: The inter-rater reliability of the Montreal Cognitive Assessment across the three conditions of interest was acceptably high and values ranged from r = 0.88 to r = 0.98. Reliability correlations were compared and no significant differences among the conditions were observed ( p's > 0.10). Beyond reliability, univariate comparison of the absolute mean differences of clinician scores showed no significant differences among the actual raw scores of the three conditions tested, indicating good accuracy ( p = 0.56). CONCLUSIONS: The inter-rater reliabilities of Montreal Cognitive Assessment scores across conditions were all acceptably high, and administration of the Montreal Cognitive Assessment using telehealth technology did not significantly alter the total scores. Overall, the lack of significant differences suggests that administering the Montreal Cognitive Assessment by telehealth is reliable, accurate and well received by participants.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».