Appréciation du degré de gravité en neuropsychologie et estimation de la capacité de travail
Notice bibliographique
Résumé
Cet article propose et présente un système d’évaluation permettant d’estimer le degré de gravité des troubles neuropsychologiques. Il englobe notamment des critères spécifiques permettant de déterminer l’intensité d’un trouble neuropsychologique et ses répercussions sur la capacité fonctionnelle et la capacité de travail. Cette nouvelle taxonomie s’appuie sur la table 8 de la Suva, destinée à évaluer les complications psychiques de lésions cérébrales en fonction de critères précis. Contrairement à la table 8 de la Suva, ce nouveau système d’évaluation est indépendant du lien de causalité établi selon la Loi sur l'assurance accident en Suisse. Cette indépendance lui permet d’être également utilisé dans d’autres contextes « assécurologiques » et pour diverses étiologies, tout en dépassant la dichotomie traditionnelle entre pathologies organiques et non organiques. Ce nouvel ensemble de critères a aussi pour but d’améliorer la fiabilité interévaluateurs dans le processus d’évaluation de la gravité d’un trouble neuropsychologique et de sa répercussion fonctionnelle.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».