Test–Retest Reliability of Remote ImPACT Administration
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the performance and test-retest reliability obtained when administering a computerized baseline neurocognitive exam to NCAA Division I student-athletes in a controlled laboratory setting versus an uncontrolled remote location. METHOD: A sample of 129 (female = 100) Division I student-athletes completed Immediate Post-Concussion Assessment and Cognitive Testing (ImPACT) pre-season assessments for two distinct and respective sports seasons in a controlled laboratory environment and an uncontrolled remote environment. Depending on the environment, participants were given verbal (controlled) or written (uncontrolled) guidelines for taking the test. RESULTS: Multivariate repeated-measures ANOVA's determined that there were no within-subject differences between testing environments on ImPACT composite scores and cognitive efficiency index (CEI). The Chi-square test did not find any significant differences in impulse control or the number of invalid test scores, as determined by ImPACT, between environments. Intraclass correlations found the ImPACT subtest scores to range in test-retest reliability across testing environments, demonstrating moderate (verbal memory composite, r = 0.46; visual memory composite, r = 0.64; reaction time, r = 0.61; impulse control, r = 0.52; and CEI, r = 0.61) and good (visual motor composite, r = 0.77) test-retest reliability. CONCLUSIONS: Results indicate that ImPACT is reliable between controlled and uncontrolled testing environments. This further suggests that ImPACT can be administered in a remote environment, pending specific adherence to testing instructions, or in the event of social distancing or isolation policies.
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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 | 0,008 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».