Challenges and opportunities for telehealth assessment during COVID-19: iT-RES, adapting a remote version of the test for rating emotions in speech
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: COVID-19 social isolation restrictions have accelerated the need to adapt clinical assessment tools to telemedicine. Remote adaptations are of special importance for populations at risk, e.g. older adults and individuals with chronic medical comorbidities. In response to this urgent clinical and scientific need, we describe a remote adaptation of the T-RES (Oron et al. 2020; IJA), designed to assess the complex processing of spoken emotions, based on identification and integration of the semantics and prosody of spoken sentences. DESIGN: We present iT-RES, an online version of the speech-perception assessment tool, detailing the challenges considered and solution chosen when designing the telehealth tool. We show a preliminary validation of performance against the original lab-based T-RES. STUDY SAMPLE: = 39). RESULTS: i-TRES performance closely followed that of T-RES, with no group differences found in the main trends, identification of emotions, selective attention, and integration. CONCLUSIONS: The design of iT-RES mapped the main challenges for remote auditory assessments, and solutions taken to address them. We hope that this will encourage further efforts for telehealth adaptations of clinical services, to meet the needs of special populations and avoid halting scientific research.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle