Validity of Online Versus In-Clinic Self-Reported Everyday Cognition Scale
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Online cognitive assessments are alternatives to in-clinic assessments. OBJECTIVES: We evaluated the relationship between online and in-clinic self-reported Everyday Cognition Scale (ECog). METHODS: In 94 Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative and Brain Health Registry (ADNI-BHR) participants, we estimated associations between online and in-clinic Everyday Cognition using Bland-Altman plots and regression. In 472 ADNI participants, we estimated reliability of in-clinic Everyday Cognition completed six months apart using Bland-Altman plots and regression. RESULTS: Online Everyday Cognition associations: Mean difference was 0.11 (95% limits of agreement: -0.41 to 0.64). In-clinic Everyday Cognition score increased by 0.81 for each online Everyday Cognition score unit increase (R2=0.60). In-clinic Everyday Cognition reliability: Mean difference was 0.01 (95% limits of agreement: -0.61 to 0.62). In-clinic Everyday Cognition score at enrollment increased by 0.79 for each in-clinic Everyday Cognition score unit increase at six months (R2=0.61). CONCLUSION: Online Everyday Cognition closely corresponded with in-clinic Everyday Cognition, supporting validity of using online cognitive assessments to more efficiently facilitate Alzheimer's disease research.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».