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Enregistrement W4391377664 · doi:10.1093/arclin/acae001

Feasibility of Remote Administration of the Uniform Data Set-Version 3 for Assessment of Older Adults With Mild Cognitive Impairment and Alzheimer’s Disease

2024· article· en· W4391377664 sur OpenAlexaboutno aff
Bonnie C. Sachs, L. Latham, James R. Bateman, Mary Jo Cleveland, Mark A. Espeland, Eric S. Fischer, Sarah A. Gaussoin, Iris Leng, Stephen R. Rapp, Samantha Rogers, Heather Shappell, Benjamin Williams, Mia Yang, Suzanne Craft

Notice bibliographique

RevueArchives of Clinical Neuropsychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésCognitive impairmentSet (abstract data type)CognitionDiseaseAlzheimer's diseaseMinimum Data SetAdministration (probate law)MedicineGerontologyPhysical medicine and rehabilitationPsychologyPsychiatryComputer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Assess the feasibility and concurrent validity of a modified Uniform Data Set version 3 (UDSv3) for remote administration for individuals with normal cognition (NC), mild cognitive impairment (MCI), and early dementia. METHOD: Participants (N = 93) (age: 72.8 [8.9] years; education: 15.6 [2.5] years; 72% female; 84% White) were enrolled from the Wake Forest ADRC. Portions of the UDSv3 cognitive battery, plus the Rey Auditory Verbal Learning Test, were completed by telephone or video within ~6 months of participant's in-person visit. Adaptations for phone administration (e.g., Oral Trails for Trail Making Test [TMT] and Blind Montreal Cognitive Assessment [MoCA] for MoCA) were made. Participants reported on the pleasantness, difficulty, and preference for each modality. Staff provided validity ratings for assessments. Participants' remote data were adjudicated by cognitive experts blinded to the in person-diagnosis (NC [N = 44], MCI [N = 35], Dementia [N = 11], or other [N = 3]). RESULTS: Remote assessments were rated as pleasant as in-person assessments by 74% of participants and equally difficult by 75%. Staff validity rating (video = 92%; phone = 87.5%) was good. Concordance between remote/in-person scores was generally moderate to good (r = .3 -.8; p < .05) except for TMT-A/OTMT-A (r = .3; p > .05). Agreement between remote/in-person adjudicated cognitive status was good (k = .61-.64). CONCLUSIONS: We found preliminary evidence that older adults, including those with cognitive impairment, can be assessed remotely using a modified UDSv3 research battery. Adjudication of cognitive status that relies on remotely collected data is comparable to classifications using in-person assessments.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,360 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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