What traditional neuropsychological assessment got wrong about mild traumatic brain injury. IV: clinical applications and future directions
Notice bibliographique
Résumé
Primary objective Part IV concludes this four-part review of ‘What Traditional Neuropsychological Assessment Got Wrong About Mild Traumatic Brain Injury,’ with a focus on clinical applications and future directions.Methods and procedures These reviews have highlighted the limitations of traditional neuropsychological assessment methods, particularly in the evaluation of the patient with mild traumatic brain injury (mTBI), and especially within the context of all of the 21st Century advances in neuroimaging, quantification and network neuroscience.Main outcome and results How advanced neuroimaging technology and contemporary network neuroscience can be applied to assessing the mTBI patient at this time along with neuroimaging of the future are reviewed. The current status of computerized neuropsychological test (CNT) development is reviewed as it applies to mTBI assessment. Likewise, how the future of various types of virtual reality (VR), artificial intelligence (AI), wearable sensors, and markerless gaming technology could enhance the mTBI CNT assessment tool box of the future is reviewed.Conclusions The review concludes with some aspirational statements about how improvements along with novel CNT methods could be developed and integrated with advanced neuroimaging technologies in the future to be tailored to meet the needs of the mTBI patient.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».