MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4399666662 · doi:10.2196/57663

Reliability and Sensitivity of a Virtual Assessment Developed for Workplace Concussions: Protocol for a Method-Comparison Study

2024· article· en· W4399666662 sur OpenAlexaffvenueabout
Keely Barnes, Heidi Sveistrup, Mark Bayley, Michel P. Rathbone, Monica Taljaard, Mary Egan, Martin Bilodeau, Motahareh Karimijashni, Shawn Marshall

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityToronto Rehabilitation InstituteCarleton UniversityHamilton Health SciencesUniversity of TorontoUniversity Health NetworkOttawa HospitalBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)Protocol (science)Computer scienceSensitivity (control systems)Reliability engineeringApplied psychologyPsychologyMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Workplace mild traumatic brain injuries are frequently associated with persistent symptoms, leading to a reduction in productivity at work or even disability. People who sustain workplace injuries frequently need rehabilitation and support, and the challenges of delivering these services was heightened during the COVID-19 pandemic as injured workers had to be cared for remotely. Currently, clinicians are conducting both in-person and virtual (remote) concussion assessments; however, the measures that are being used to complete these assessments have undocumented psychometric properties. OBJECTIVE: This study will document the psychometric properties of the clinical measures that are being used remotely and their ability to produce similar results to in-person assessments. Specifically, through this method-comparison study, we aim to (1) evaluate the sensitivity of the measures included in a virtual assessment toolkit when compared to an in-person assessment and (2) determine the interrater and intrarater reliabilities of the measures included in a virtual assessment toolkit. METHODS: Patient participants (people living with acquired brain injuries) will attend two assessments (in person and virtual) at the Ottawa Hospital. The two assessments will be identical, consisting of the measures included in our previously developed virtual concussion assessment toolkit, which includes finger-to-nose testing, the Vestibular/Ocular Motor Screening tool, balance testing, cervical spine range of motion, saccades testing, and evaluation of effort. All virtual assessments will occur using the Microsoft Teams platform and will be audio/video-recorded. The clinician assessor and patient participant will complete a feedback form following completion of the assessments. A different clinician will also document the findings on observed videos of the virtual assessment shortly after completion of both in-person and virtual assessments and approximately 1 month later. Interrater reliability will be assessed by comparing the second clinician's observation with the first clinician's initial virtual assessment. Intrarater reliability will be evaluated by comparing the second clinician's observation with their own assessment approximately 1 month later. Sensitivity will be documented by comparing the findings (identification of abnormality) of the in-person assessment completed by the initial clinician assessor with those of the second clinician assessor on the observation of the recording of the virtual assessment. RESULTS: As of May 2024, we have recruited 7 clinician assessors and completed study assessments with 39 patient participants. The study recruitment is expected to be completed by September 2024. CONCLUSIONS: Currently, it is unknown if completing concussion assessments virtually produces similar results to the in-person assessment. This work will serve as a first step to determining the similarity of the virtual assessment to the matching in-person assessment and will provide information on the reliability of the virtual assessment. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/57663.

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)0,148
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,168
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,852
Score d'incertitude au seuil0,782

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1480,168
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,006

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 Opus0,524
Tête enseignante GPT0,683
Écart entre enseignants0,159 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreProtocole

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research Protocols→Même sujetTraumatic Brain Injury Research→Travaux en français237 207→