Remote cognitive assessment in severe mental illness: a scoping review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Many individuals living with severe mental illness, such as schizophrenia, present cognitive deficits and reasoning biases negatively impacting clinical and functional trajectories. Remote cognitive assessment presents many opportunities for advancing research and treatment but has yet to be widely used in psychiatric populations. We conducted a scoping review of remote cognitive assessment in severe mental illness to provide an overview of available measures and guide best practices. Overall, 34 studies (n = 20,813 clinical participants) were reviewed and remote measures, psychometrics, facilitators, barriers, and future directions were synthesized using a logic model. We identified 82 measures assessing cognition in severe mental illness across 11 cognitive domains and four device platforms. Remote measures were generally comparable to traditional versions, though psychometric properties were infrequently reported. Facilitators included standardized procedures and wider recruitment, whereas barriers included imprecise measure adaptations, technology inaccessibility, low patient engagement, and poor digital literacy. Our review identified several remote cognitive measures in psychiatry across all cognitive domains. However, there is a need for more rigorous validation of these measures and consideration of potentially influential factors, such as sex and gender. We provide recommendations for conducting remote cognitive assessment in psychiatry and fostering high-quality research using digital technologies.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle