050 Feasibility of an automated assessment to measure cognition and mood in the acute stroke setting
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Over 50% of stroke survivors have cognitive impairment. National guidelines promote early cognitive testing however, current pen-and-paper based tests are not always appropriate, typically take place in hospital and are time costly for busy clinicians. This project aimed to create an easy-to-use cognitive assessment tool specifically designed for the needs of stroke survivors. We used a computerised doctor utilising automatic speech recognition and machine learning. Methods Patients are approached if they pass the eligibility criteria of having recent acute stroke/TIA, and do not have pre-existing condition i.e dementia, severe aphasia Participants could speak to the digital doctor on the ward or at home via a web-version. Results Recruitment started on 8th December 2020; We have screened 614 people assessed for suspected acute stroke/TIA at Sheffield Teaching Hospitals. Of those we have recruited 71 participants (13 with TIA) Mean NIHSS of 4.5 and mean MoCA of 24.6. We will present initial results of factors affecting participant recruitment. We will also compare the mood and anxiety screening scores used in this study to those collected via the SNAPP database. Discussion Screening was adapted due to Covid pandemic and utilising remote consent and participa- tion allowed the project to continue.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».