Development and Validation of the IC3: An Online Remote Assessment Technology for Deep Phenotyping and Monitoring of Cognitive Impairment After Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Automated cognitive assessments tailored to specific clinical scenarios have the potential to revolutionize health care and clinical research. Stroke survivors experience significant burden from underdiagnosed cognitive deficits. To address this, we developed a digital cognitive battery (IC3 [the Imperial Comprehensive Cognitive Assessment in Cerebrovascular Disease]) highly optimized for stroke survivors, and specifically designed for unsupervised administration in patients with mild to moderate stroke, thus enabling detailed remote diagnosis and monitoring of a variety post-stroke cognitive impairments. In a study involving 90 stroke survivors and over 6,000 age-matched healthy adults, the battery demonstrated high concordance with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), a commonly used supervised clinical neuropsychological assessment ( r = .58, p < .001) and close correlation with patients’ quality of life ( r = .51, p < .001). In patients deemed to be cognitively unimpaired based on the standard MoCA cut-off (≥26/30, education-corrected), IC3 detected prevalence of impairment as high as 54% in a subset of tasks ( M = 30.2%, range = 4%–54%). Importantly, performance on the IC3 remained consistent in both supervised and unsupervised settings in the controls, with minimal learning effects over time. This work provides the first evidence of the robustness and clinical potential of this technology for remote application in stroke, and potentially other neurological settings.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».