Digital Assessment Approaches to Overcome Barriers to Cognitive Screening and Monitoring for Older Adults in Primary Care Settings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Routine cognitive screening for older adults in primary care could improve AD early detection and streamline referrals for treatment or clinical trials. Digital assessments, especially when self‐administered online, can overcome time barriers to cognitive screening in primary care settings and are conducive to repeat testing for disease monitoring and the evaluation of treatment outcomes. We report preliminary data on the feasibility and acceptability of three digital screening approaches for older adults completing annual follow‐up visits with a primary care provider (PCP) Methods Cognitive screening approaches included: 1) remote online screening with the Boston Online Cognitive Assessment (BOCA) 1‐4 weeks prior to the PCP appointment, 2) self‐administered BOCA in the waiting room before or after the appointment, and 3) provider‐administered screening during the appointment using the Digital Clock and Recall (Linus Health DCRTM). Participants also completed a brief in‐clinic cognitive health consultation that included the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), test feedback, and recommendations. Five PCPs aided in protocol development and participated in data collection. Potential participants were identified using EMR. Exclusion criteria: dementia or other neurological disease, score of <13 on the t‐MoCA. Results 48 older adults ages 55‐85 were screened, 34 enrolled, and 4 withdrew. The sample is 54% female, 84% White, education M = 14.8 years. Self‐administration of BOCA in waiting room was discontinued early due to space, time, and coordination challenges. Participants instead completed a second at‐home administration of the BOCA on the day of their appointment. Completion rates were 81% for advance BOCA, 62% for same‐day BOCA, and 86% for in‐clinic DCR. Higher priority health issues and not returning for the consultation visit were primary reasons for withdrawal. Most participants reported a preference for screening at home compared to in‐clinic. Conclusions At‐home, self‐administered assessment online and in‐clinic, provider‐administered assessment on a tablet both show preliminary evidence of feasibility and acceptability for cognitive screening and monitoring use in primary care.
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 | 0,011 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».