Patient and clinician experiences of a computerised cognitive battery for use after concussion: a preliminary qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: The Cognition Battery of the National Institute of Health (NIH) Toolbox for Assessment of Neurological and Behavioural Function is a computerised neuropsychological battery recommended for clinical practice, neurological research and clinical trials. We investigated the utility of the NIH Toolbox Cognition Battery (NIHTB-CB) for people with concussion. Methods: In this small qualitative study, semi-structured interviews were conducted with five adults with concussion who were participating in a larger study using the NIHTB-CB. Three clinician participants and two cultural advisors familiar with the tool were also interviewed. Interview transcripts were analysed using a general thematic approach and qualitative description. Results: Participants described both positive and negative experiences with the NIHTB-CB and using qualitative description, their experiences were organised into three broad themes: (1) using technology for cognitive testing made sense, (2) there were some cultural relevance questions and (3) cognitive testing after concussion could have challenges. They were positive about the computerised format and range of domains assessed for the concussion context but identified the contextual relevance of some content as having potential to impact on performances. Conclusion: This was a small study examining the experiences of a select group of participants, but nevertheless does suggest a need for future research validating the NIHTB-CB for use in different cultural and clinical contexts.
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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 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».