Virtual Compared With In-Person Neurologic Examination Study
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: The COVID-19 pandemic forced a shift to virtual care in several neurologic care settings. Little is known about the validity of the virtual neurologic examination (VNE) for clinical decision making when compared with the in-person neurologic examination (IPNE). The objective of this study was to investigate the utility of the VNE in arriving at an accurate localization and diagnosis in comparison with the traditional IPNE in an ambulatory outpatient setting. Methods: A retrospective chart review of patients examined virtually and in-person within 4 months at outpatient general neurology and neuromuscular clinics from 2 tertiary academic care centers during the COVID-19 pandemic was conducted. The Cohen kappa coefficient was calculated to test agreement between virtual and in-person assessment results, and descriptive statistical methods were used to compare accuracy, localization, and diagnosis. Results: = 0.003). Substantial agreement between VNE and IPNE was observed for gait abnormalities; moderate agreement for extraocular movements, facial weakness, dysarthria, fasciculation, and lower limb weakness; and fair agreement for bulk, upper limb weakness, and sensation. No agreement between VNE and IPNE was seen for hypokinetic or hyperkinetic movements and cerebellar signs. Compared with the IPNE, specificity of the VNE was 86% and sensitivity was 56%. Some cases demonstrated a consistent localization (44%) and diagnosis (57%) after virtual and in-person assessments. The localization was changed in 15% and refined in 41% of cases between visits. The diagnosis was changed in 14% and refined in 30% of cases. Discussion: The high rates of agreement in detecting an abnormality on the VNE and IPNE for some maneuvers and resultant clinical impressions may support the validity of the VNE for initial consultation depending on the clinical scenario. The VNE seems to be a good surrogate evaluation compared with the IPNE for certain chief complaints. The low sensitivity suggests that a normal VNE should warrant further in-person clinical correlation, especially in the context of a highly concerning history. The IPNE is more sensitive in detecting subtle abnormalities on examination, and a low threshold should be used to bring a patient in for an IPNE if the VNE is normal in certain clinical contexts.
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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 | 0,004 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».