A data-driven framework for selecting and validating digital health metrics: use-case in neurological sensorimotor impairments
Notice bibliographique
Résumé
Digital health metrics promise to advance the understanding of impaired body functions, for example in neurological disorders. However, their clinical integration is challenged by an insufficient validation of the many existing and often abstract metrics. Here, we propose a data-driven framework to select and validate a clinically relevant core set of digital health metrics extracted from a technology-aided assessment. As an exemplary use-case, the framework is applied to the Virtual Peg Insertion Test (VPIT), a technology-aided assessment of upper limb sensorimotor impairments. The framework builds on a use-case-specific pathophysiological motivation of metrics, models demographic confounds, and evaluates the most important clinimetric properties (discriminant validity, structural validity, reliability, measurement error, learning effects). Applied to 77 metrics of the VPIT collected from 120 neurologically intact and 89 affected individuals, the framework allowed selecting 10 clinically relevant core metrics. These assessed the severity of multiple sensorimotor impairments in a valid, reliable, and informative manner. These metrics provided added clinical value by detecting impairments in neurological subjects that did not show any deficits according to conventional scales, and by covering sensorimotor impairments of the arm and hand with a single assessment. The proposed framework provides a transparent, step-by-step selection procedure based on clinically relevant evidence. This creates an interesting alternative to established selection algorithms that optimize mathematical loss functions and are not always intuitive to retrace. This could help addressing the insufficient clinical integration of digital health metrics. For the VPIT, it allowed establishing validated core metrics, paving the way for their integration into neurorehabilitation trials.
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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 | 0,000 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».