Quality comparison of remote vs. in‐person digital speech assessment for dementia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The COVID‐19 pandemic has brought the need for reliable, remote assessments for clinical trials into sharp focus. Remote, home‐based assessment reduces patient and caregiver burden, enabling more frequent monitoring. There are concerns, however, regarding the quality of in‐clinic vs. remote assessments. In the present study, we compared the quality of verbal responses to a tablet‐based speech assessment in patients with dementia across two settings: in‐person at a clinical research site, and remotely, at home. Method The in‐person sample consisted of individuals with Alzheimer’s disease, participating in a clinical trial. The remote sample consisted of individuals with variants of Frontotemporal dementia, participating in a longitudinal observational study. In‐person assessments were conducted at a clinical research site and administered by a trained rater. Remote assessments were conducted in the participant’s home, by a caregiver who had received assessment training and a tablet by mail. 575 in‐person speech samples and 574 remote speech samples were compared. All samples were manually transcribed and tagged for recording anomalies or task compliance issues by trained transcriptionists. Result Overall incidence of recording anomalies was low and did not differ significantly (p = 0.63) between in‐person (10.1%; 58/574) and remote (11.1%, 64/575) recordings. Less than 1% of samples in either study were marked as “incomplete task”, “low audio quality” or “noisy background”. Incidences of clinician/caregiver interference were more frequent for remote recordings (1.2% in‐person, 4.5% remote, p = 0.001) and incidences of quiet participants were more frequent for in‐person recordings (4.5% in‐person, 1.0% remote, p < 0.001), though both were relatively rare overall. The mean duration of in‐person samples was significantly longer than remote samples, but mean speech rate did not differ. Conclusion This study suggests that remote speech assessments yield recordings of comparable quality to in‐person assessments. We found higher, though still low, rates of caregiver interference for remote assessment, which should be monitored and mitigated in future remote assessment. Remote assessments yielded shorter recordings, but this may be due to the different dementia diagnoses across groups. Future work should compare the same participants across both assessment settings.
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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 | 0,017 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».