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Enregistrement W4388588647 · doi:10.1093/neuonc/noad179.0619

INNV-30. DEVELOPMENT AND IMPLEMENTATION OF A NOVEL, BRIEF NEUROCOGNITIVE SCREENING AND REHABILITATION SERVICE IN A CLINICAL NEURO-ONCOLOGY SETTING

2023· article· en· W4388588647 sur OpenAlexaboutno aff
David P. Sheppard, Myron Goldberg, Tresa McGranahan, Jerome Graber, Vyshak Alva Venur, Karl Cristie Figuracion, Young Bin Song, Jeffrey S. Wefel, Kyle R. Noll, Manuel Ferreira, Lia M. Halasz, Lynne P. Taylor

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurocognitiveNeurorehabilitationRehabilitationNeuropsychologyMedicineMoodQuality of life (healthcare)CognitionPsychologyPsychiatryPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND Although neurocognitive dysfunction is common in patients with brain tumors, existing screening methods (e.g., Montreal Cognitive Assessment) lack sensitivity for detecting neurocognitive difficulties. Moreover, existing neurocognitive screens provide only modest clinical utility for characterizing individual neurocognitive strengths/weaknesses critical for treatment planning. METHODS Beginning in February 2023, the Alvord Brain Tumor Center at the University of Washington Medical Center (UWMC) implemented the Rehabilitation Neuropsychology Screening Service (RNSS). The RNSS is an internal outpatient service staffed by a rehabilitation neuropsychologist from the Department of Rehabilitation Medicine at UWMC. Neuro-oncologists and advanced practice providers placed referrals to the RNSS based on clinical need and cognitive symptoms. On average, 1-2 referrals per week were received. RESULTS Patients referred to the RNSS have included those with high- and low-grade gliomas with varying degrees of everyday functioning status (e.g., independence at home, goals to return to work/school) and neurocognitive symptoms. The goal of the RNSS is to explore inclusion and exclusion criteria that optimize patient experience and outcomes while maximizing outreach to patients in need of neurorehabilitation services. The RNSS includes brief, repeatable neuropsychological testing (90-minutes) and patient-reported outcomes (e.g., mood, quality of life). A separate feedback appointment is then held with patients to describe personal neurocognitive strengths/weaknesses and provide neurorehabilitation strategies or rehabilitation resources/referrals based on findings. In select cases, RNSS has served as a triage stage for stepped care towards referrals to a more comprehensive neuropsychological evaluation. CONCLUSION The development and implementation of this novel approach to neurocognitive screening and rehabilitation, including the rationale, workflow of patient care, and expected outcomes, is described. With additional quality assessment/improvement, the RNSS may serve as a model for integrating neurorehabilitation services into existing neuro-oncology clinics, and may be an additional guide for patients and families towards neurorehabilitation resources and education.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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