Neuropsychological assessment practices in PRECISION-ALS: challenges and opportunities for harmonization
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To gather comprehensive insights regarding current neuropsychological assessment practices in PRECISION-ALS, a pan-European research and industry consortium, to propose areas which can be harmonized and facilitate more robust cross-country comparisons. METHODS: Representatives from PRECISION-ALS sites were surveyed with a semi-structured interview, gathering information on how people with ALS are assessed for cognitive/behavioral change, including how they are initially screened, classified as impaired/unimpaired, and followed up longitudinally. Assessment practices across PRECISION-ALS sites were summarized using descriptive analysis. RESULTS: Ten of the eleven PRECISION-ALS sites perform cognitive and/or behavioral screening at least once during the course of the disease, using the Edinburgh Cognitive and Behavioral ALS Screen, either for clinical or research purposes. All centers categorize impairment, but differ how it is defined, with some using local norms, and others using other countries' norms. Most sites account for age and education, but differ in how these factors are considered. Longitudinal protocols vary in terms of the number of assessments, time intervals, and use of alternative versions. Behavioral screening is more consistently implemented, with the ECAS caregiver interview as the standard tool, however there is a lack of clarity in how this data is applied. Many sites supplement cognitive and behavioral screening with additional measures of mood and/or neuropsychiatric symptoms. CONCLUSIONS: These findings illustrate areas of commonality and divergence in neuropsychological screening practices. Site-specific variations are likely to confound research involving cross-country data-sharing. PRECISION-ALS, in generating prospective population-based datasets, will provide agreed harmonized protocols for neuropsychological assessment across participating sites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».