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Enregistrement W4312086669 · doi:10.1002/alz.067999

Adapting to reality: Effect of Online Assessments as Compared to In‐Person Assessments

2022· article· en· W4312086669 sur OpenAlexaff
Vanessa Pallen, Nesrine Rahmouni, Cécile Tissot, Jenna Stevenson, Alyssa Stevenson, Nina Margherita Poltronetti, Gleb Bezgin, Firoza Z Lussier, Joseph Therriault, Peter Kunach, Tharick A. Pascoal, Stijn Servaes, Mélissa Savard, Yi‐Ting Wang, Jaime Fernández Arias, Mira Chamoun, Sulantha Mathotaarachchi, Paolo Vitali, Serge Gauthier, Pedro Rosa‐Neto

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalDouglas Mental Health University InstituteMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyNeuropsychologyTest (biology)Verbal fluency testMemory spanClinical psychologyNeuropsychological testAudiologyCognitionCognitive psychologyDevelopmental psychologyMedicinePsychiatryWorking memory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Neuropsychological evaluations are normally assessed in‐person by a trained psychometrician using a variety of tests representing several domains. The COVID‐19 pandemic has obliged medicine and research to switch to online assessment. However, minimal research has tested the reliability of conducting cognitive evaluations online versus in‐person. This study aims to explore the clinical utility of virtually assisted neuropsychological evaluations in a comparative analysis following the effects of the COVID‐19 pandemic. Method 62 cognitively unimpaired (CU) individuals from the TRIAD cohort underwent baseline and follow‐up neuropsychological assessments which included the Boston Naming Test (Short Form), BORB‐Object Recognition Task, WASI‐II Matrix Reasoning, WAIS‐III Digit Span, D‐KEFS Category Fluency Tests, Rey Auditory Verbal Learning Test (RAVLT), and Free & Cued Selective Reminding Test (FCSRT). Participants were considered CU when they obtained a CDR score of 0, MMSE ≥ 26, with negative amyloid‐β and tau statuses (global amyloid‐β [18F]AZD4694 <1.55 SUVR and temporal meta‐ROI [18F]MK6240 <1.24 SUVR). Participants were divided into two equally represented groups, both of which completed an in‐person baseline evaluation. 30 participants completed their follow‐up evaluation in‐person and 32 completed their evaluation virtually. A mixed linear regression model was used to assess the difference in the rate of change in scores between cohorts using age, sex, and years of education as covariates. Result Follow‐up at‐home neuropsychological test results did not significantly differ from in‐person scores across all domains. Participant demographics are shown in table 1. The Boston Naming Test (Short Form), BORB‐Object Recognition Task, WASI‐II Matrix Reasoning, WAIS‐III Digit Span, D‐KEFS Category Fluency Tests, Rey Auditory Verbal Learning Test (RAVLT), and Free & Cued Selective Reminding Test (FCSRT) yielded p values of 0.47, 0.74, 0.17, 0.28, 0.13, 0.53, and 0.77, respectively. Conclusion Scores from our battery were selected to represent the different cognitive domains. Based on our findings, there was no difference when individuals conducted in‐person versus online assessments. These results will allow for the geriatric community to receive the medical assistance they require without having to impose any inconveniences or unnecessary health risks. Additionally, virtual assessments will assist to increase contact for prospective participants which would otherwise not be possible in‐person.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,116
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,116
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,146
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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