Optimizing Neurobehavioral Assessment for Patients with Disorders of Consciousness: Proposal of a Comprehensive Pre-Assessment Checklist for Clinicians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinicians are challenged by the ambiguity and uncertainty in assessing level of consciousness in individuals with disorder of consciousness (DoC). There are numerous challenges to valid and reliable neurobehavioral assessment and classification of DoC due to multiple environmental and patient-related biases including behavioral fluctuation and confounding or co-occurring medical conditions. Addressing these biases could impact accuracy of assessment and is an important aspect of the DoC assessment process. METHODS: A pre-assessment checklist was developed by a group of interdisciplinary DoC clinical experts and researchers based on the existing literature, current validated tools, and expert opinions. Once finalized, the checklist was electronically distributed to clinicians with a range of experience in neurobehavioral assessment with DoC. Respondents were asked to use the checklist prior to completing a neurobehavioral assessment. A survey was also provided to respondents to obtain feedback regarding checklist feasibility and utility in optimizing the behavioral assessments. RESULTS: Thirty-three clinicians completed the survey after using the checklist. Over half of the respondents were a combination of physicians, neuropsychologists, and physical therapists. All respondents served the adult DoC population and 42% percent had over ten years of clinical experience. Eighty percent reported they found the format of the checklist useful and easy to use. All respondents reported the checklist was relevant to preparing for behavioral assessment in the DoC population. Eighty-four percent reported they would recommend the use of the tool to other clinicians. CONCLUSIONS: The use of a pre-assessment checklist was found to be feasible and efficacious in increasing interdisciplinary clinician's ability to optimize the patient and environment in preparation for neurobehavioral assessment. Initial results of clinicians' perception of the utility of a pre-assessment checklist were positive. However, further validation of the tool is needed with larger sample sizes to improve representation of clinical use across disciplines and care settings.
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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 | 0,053 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».