A Clinical Decision‐Making Tool to Identify Red Flags for Remote Cognitive Assessment: An Expert Consensus Study from the Canadian Consortium on Neurodegeneration in Aging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Remote diagnostic assessment of cognitively impaired individuals offers numerous potential benefits including increased access to care. However, remote cognitive and behavioral assessment also has limitations, and may not be appropriate for certain patients. Currently, evidence‐based guidance on virtual assessment readiness is lacking. Our goal was to develop a clinical decision‐making tool that outlines an approach to determining a patient’s suitability for undergoing remote cognitive and behavioral diagnostic assessment by identifying ‘red flags’ for remote assessment. To address this goal, a multidisciplinary workgroup was convened under the auspices of the Canadian Consortium on Neurodegeneration in Aging (CCNA). This workgroup was composed of experts in remote assessment and included behavioral neurologists, neuropsychiatrists, neuropsychologists, social workers, geriatricians, persons with lived experience and family medicine specialists. Methods The Delphi process is an iterative, systematic, group consensus method, used here to determine the features of the patient, caregiver, clinician and context/situation, or ‘red flags’, indicating that a remote cognitive diagnostic assessment should be avoided. The process consisted of anonymized data collection in three rounds among the multidisciplinary expert workgroup, culminating in two rounds of iterative scoring of potential red flags based on three quality indicators that assessed a potential red flag’s effectiveness, reproducibility, and efficiency. Red flags that received an overall mean score above the pre‐determined consensus threshold on the final round were included in the final clinical decision‐making tool. Result In the first round, 11 respondents, with an average of 12.4 years of clinical experience, generated 67 unique potential red flags. In the second and third rounds, 8 and 9 respondents, respectively, scored the flags on the three quality indicators. Applying consensus criteria yielded 14 red flags that achieved consensus. Conclusion To enhance the translation and implementation of these findings, we developed a clinical decision‐making tool and infographic describing the final set of red flags in collaboration with the CCNA knowledge translation team. This infographic is designed to help clinicians determine a patient’s readiness to undergo remote cognitive assessment. This study directly impacts the clinical care of cognitively impaired individuals by providing clinical decision‐making guidance on a patient’s suitability for remote neurobehavioral assessment.
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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 | 0,284 | 0,260 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».