MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3016261306 · doi:10.1111/jgs.16469

Special Issues on Using the <scp>Montreal Cognitive Assessment</scp> for telemedicine Assessment During <scp>COVID</scp> ‐19

2020· article· en· W3016261306 sur OpenAlexaffabout
Natalie A. Phillips, Howard Chertkow, M. Kathleen Pichora‐Fuller, Walter Wittich

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Geriatrics Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversité de MontréalConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentMedicineTelemedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Test (biology)CognitionAudiologyCognitive testPerceptionSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)GerontologyApplied psychologyCognitive impairmentPsychiatryDiseasePsychologyHealth careInfectious disease (medical specialty)Pathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor The coronavirus disease 2019 (COVID-19) crisis has accelerated the need for cognitive screening adapted to telemedicine. Understandably, clinicians are trying to use tools in hand. As codevelopers of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA1), we have received inquiries on whether and how to adapt the test, what norms are available, and how to validly assess older adults with hearing and/or vision loss. There are modified MoCA versions, including one for telephone administration2 and some that omit visual or auditory items with validated cutoff scores.3, 4 The MoCA website issued an e-mail (March 20, 2020) stating that it has been validated for remote testing. To our knowledge, there are no published validated remote testing adaptations with norms for key groups of interest, including those with assessed sensory abilities. Interpreting test results from remote administrations requires full understanding of the examineeʼs vision and hearing abilities. Age-related hearing, vision, or dual-sensory loss is highly prevalent (80%5). One cannot assume intact sensory abilities, and the sensory modality influences test performance.3, 6 As a minimum, the examiner should ask: The authors report no conflicts of interest. All authors contributed to the concept and preparation of the letter. None.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,544
Score d'incertitude au seuil0,899

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the American Geriatrics SocietyMême sujetTelemedicine and Telehealth ImplementationTravaux en français237 207