Validity of Computer Based Administration of Cognitive Assessments compared to Traditional Paper-based Administration
Notice bibliographique
Résumé
Traditional pen and paper based neuropsychological tests (NPT) for cognition assessment have several challenges limiting their use. They are time consuming, expensive, and require highly trained specialists to administer. This leads to testing being available to only a small portion of the population and often with wait times of several months. In clinical practice, we have found results tend not to be integrated effectively into assessment and plans of the ordering provider. Here we compared several tests using BrainCheck (BC), a computer-based NPT battery, to traditional paper-based NPT, by evaluating individual tests as well as comparing composite scores to scores on traditional screening tools. 26 volunteers took both paper-based tests and BC. We found scores of four assessments (Ravens Matrix, Digit Symbol Modulation, Stroop Color Word Test and Trails Making A&B Test) were highly correlated. The Balance Examination and Immediate/Delayed Hopkins Verbal Learning, however, were not correlated. The BC composite score was correlated to results of the Saint Louis University Mental Status (SLUMS) exam [1], the Mini-Mental State Examination (MMSE) [2], and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Our results suggest BC may offer a computer-based avenue to address the gap between basic screening and formal neuropsychological testing.
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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 | 0,028 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».