Remote clinical cognitive assessment: Validation of mobile interactive cognitive self‐assessment scale
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The diagnosis of Alzheimer’s disease relies on trained clinicians and specialized diagnostic tests. Under the circumstances of COVID‐19, the clinical interview is restricted, which caused an additional delay in diagnosis. Emerging demand for remote interactive cognitive assessment aroused for diagnosis and mass screening. We aimed to develop a mobile interactive cognitive self‐ assessment scale (ICSAS) Method The ICSAS was created by an expert group applying nominal group techniques and focus groups. Initial examination and iterative rounds were conducted in participants from the community and hospital to optimize the scale. The final version of ICSAS included 4 tasks, covering executive function, logic memory, visual memory, and logic memory recall. Validation was conducted in 387 cognitively impaired participants and 297 participants with normal cognition from the institution. 2034 participants were enrolled from the community. Result No significant difference was found in age and sex between cognitively impaired participants and normal controls. Years of education, the score of MMSE and MoCA were higher in normal controls. The Cronbach’s alpha was 0.79 which indicated relative good reliability. The KMO value was 0.76, and the optimal cutoff point was 228.90, leading to the sensitivity of 0.90 and specificity of 0.71. The positive likelihood ratio was 3.10, and the negative likelihood ratio was 0.14, which suggested ICSAS as an ideal scale. 284 participants from the community were predicted to be cognitively impaired, accounting for approximately 15% of participants from the community, which corresponds to the prevalence research. Conclusion Our research developed a remote interactive cognitive self‐assessment scale (ICSAS) which has relatively good reliability and sensitivity. The ICSAS may ease the struggle of remote clinical cognitive assessment brought by the COVID‐19 pandemic. Also, from the long‐term perspective, the application of ICSAS may enhance the feasibility of cognitive assessment, and it may be ideal for mass screening and cognitively impaired patients’ monitoring.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».