Computerized Cognitive Test Batteries for Children and Adolescents—A Scoping Review of Tools For Lab- and Web-Based Settings From 2000 to 2021
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cognitive functioning is essential to well-being. Since cognitive difficulties are common in many disorders, their early identification is critical, notably during childhood and adolescence. This scoping review aims to provide a comprehensive literature overview of computerized cognitive test batteries (CCTB) that have been developed and used in children and adolescents over the past 22 years and to evaluate their psychometric properties. METHOD: Among 3192 records identified from three databases (PubMed, PsycNET, and Web of Science) between 2000 and 2021, 564 peer-reviewed articles conducted in children and adolescents aged 3 to 18 years met inclusion criteria. Twenty main CCTBs were identified and further reviewed following PRISMA guidelines. Relevant study details (sample information, topic, location, setting, norms, and psychometrics) were extracted, as well as administration and instrument characteristics for the main CCTBs. RESULTS: Findings suggest that CCTB use varies according to age, location, and topic, with eight tools accounting for 85% of studies, and the Cambridge Neuropsychological Test Automated Battery (CANTAB) being most frequently used. Few instruments were applied in web-based settings or include social cognition tasks. Only 13% of studies reported psychometric properties. CONCLUSIONS: Over the past two decades, a high number of computerized cognitive batteries have been developed. Among these, more validation studies are needed, particularly across diverse cultural contexts. This review offers a comprehensive synthesis of CCTBs to aid both researchers and clinicians to conduct cognitive assessments in children in either a lab- or web-based setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».