Adapting to the COVID‐19 pandemic in cohort studies: Validation of online assessments of cognition and neuropsychiatric symptoms in an aging population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The occurrence of the COVID‐19 pandemic has had a significant impact on cohort studies, particularly those whose subjects are at higher risk of developing complications from the virus. As such, assessment methods must be adapted to minimize COVID‐19 exposure risk. The TRIAD (Translational Biomarkers of Aging and Dementia) cohort assessed N=292 individuals during initial COVID‐19 lockdown measures by telephone interview to rate cognition, neuropsychiatric symptoms, and impact of the pandemic. To increase speed and efficiency of data collection, we aim to follow these individuals by means of online survey. Here, we present a validation of our online assessment tools by comparing data obtained through both methods (phone interview and online survey) in the same subjects. Methods 10 subjects (4 elderly CN/3 MCI/3 AD) and their informants participated in this study. Subjects were varied for assessment language (English/French) and first assessment method (phone/online). 18 instruments were administered (listed in Table 1). Instrument scores were first compared by computing individual differences (phone‐online), then by pooling all scores by assessment type and calculating an effect size. Pearson correlation coefficient between phone and online scores was also computed. Results Mean interval between assessments was 8.8±4.8 days. Mean length of online assessment (63.7±20.7mins) was comparable to mean phone interview length (72.6±32.4mins). Instrument scores from phone interviews had a total mean of 102.60, while scores from online surveys had a total mean of 103.93, with a pooled SD of 716.09. Effect size was ‐0.00186. Correlation of phone and online scores yielded a Pearson’s R of 0.85 (p<0.05). Pearson’s R was also computed by applying bootstrapping using 1000 resamples without replacement with a sample size of 50. The Pearson R coefficient after bootstrapping was 0.91 (95% CI: [0.7699‐0.998]). Conclusion Our results suggest that instrument scores from phone and online assessments are comparable, and not significantly different from each other. The observed variance in scores between phone and online assessments may be due in part to the normal test‐retest variability associated with re‐administering instruments. This validation of online assessment tools in an aging population is of significant importance to human studies in the context of COVID‐19.
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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 | 0,018 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».