Teleneuropsychological Assessment During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Objective: With the rapid spread of the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), which causes the coronavirus disease 2019 (COVID-19), and the subsequent alterations to the delivery of health care, telehealth has become an essential service worldwide. Neuropsychology is similarly attempting to adopt telecommunication to deliver neuropsychological services to clients. The purpose this article is to review the utility and value of teleneuropsychological assessment, discuss practical issues and possible barriers related to its implementation and use, and propose considerations and achievable goals to increase the use, acceptance, and clinical utility of teleneuropsychological evaluations.
 Method: We reviewed the published literature to extract information about the efficacy and limitations of the methods that are currently used to deliver teleneuropsychological services, as well as current guidelines and ethical principles most salient to teleneuropsychological practice.
 Conclusions: Current literature suggests that teleneuropsychological assessment is feasible and acceptable in many patient populations. Practitioners wishing to implement teleneuropsychological assessment should consider using secure testing platforms, participate in continuing education on the topic of remote/online evaluation, and become familiar with alternative technologies. We implore clinicians, researchers, and trainees who have successfully integrated teleneuropsychology into their current practice to keep detailed records of their methods and results in hopes of adding this data to a larger data repository or to publish these results to add to the small, but growing, teleneuropsychology literature. Future research should focus on generating new normative datasets for tests administered remotely, which will involve the pooling of data from multiple sources using teleneuropsychological assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,019 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».