Integration of sex/gender and utilization of ecological Momentary assessment of cognition in clinical populations: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: We aimed to describe the methods of smartphone-based cognitive ecological momentary assessment designs in clinical populations, with an intention to evaluate how the role of sex and/or gender has been considered in the design and analyses, particularly including female-specific physiology. Methods: This scoping review was conducted based on JBI scoping review methodology. On March 2nd, 2023, we searched for literature across four databases. Screening of the results and data extraction were conducted in duplicate according to the a priori methods in the pre-registered protocol. Results: 31 articles were included in this review. Participants ranged in age from 15-85 years old with various clinical disorders. Prompts were given between 1-7 times per day for 7-84 days. Executive function was the most frequently assessed cognitive domain. Over half the studies (n = 17, 55%) did not investigate the effects of sex and/or gender, and only one study considered the impact of hormonal therapy. Many studies (n = 14, 45%) used sex and gender interchangeably or incorrectly. Conclusions: Studies varied in design, with heterogeneity in the reporting of methodological information. The lack of attention to sex/gender on neuropsychological outcomes can lead to confusion and contradiction regarding its potential impact on cognition in clinical populations. This may hinder the identification of effective interventions for those assigned female at birth who have been overlooked or considered indistinguishable from their male counterparts. Given the well-documented impact of sex/gender on cognition, it is essential that future neuropsychological research, especially EMA-based studies, prioritize investigating sex/gender to ensure better outcomes for all.
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 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 | 0,032 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».