Domein-specifieke cognitieve screening na beroerte: de Nederlandstalige Oxford Cognitive Screen (OCS-NL)
Notice bibliographique
Résumé
Achtergrond: Het is belangrijk om cognitieve gevolgen van een CVA tijdig te identificeren. Dit maakt het mogelijk om in aangepaste ondersteuning te voorzien en, waar nodig, mantelzorgers en familieleden te betrekken bij het zorgproces. Aangezien het niet altijd haalbaar is om een uitgebreid neuropsychologisch onderzoek uit te voeren, is er behoefte aan een kort screeninginstrument voor deze populatie. Doel: In dit samenvattend artikel presenteren we de Nederlandstalige Oxford Cognitive Screen (OCS-NL), een domeinspecifieke cognitieve screen voor CVA-patiënten. Methode: De OCS-NL werd genormeerd in Vlaanderen aan de hand van 246 gezonde vrijwilligers. De validiteit en parallelvorm-betrouwbaarheid werden vervolgens onderzocht in 193 CVA-patiënten. Resultaten: Het normeringsonderzoek toonde aan dat de OCS-NL-prestaties samenhangen met leeftijd en dit gaf aanleiding tot het opstellen van leeftijd-gecorrigeerde afkappunten. De parallelvorm-betrouwbaarheid varieerde per subtest. Resultaten boven een afkappunt werden bij een hertest meestal bevestigd. Initiële resultaten onder een afkappunt werden bij een hertest niet altijd gerepliceerd, wat een indicatie vormt voor neuropsychologisch vervolgonderzoek, voornamelijk bij problemen in de executieve functies en visuoruimtelijke aandacht. Ons validatieonderzoek toonde aan dat de OCS-NL met leeftijd-gecorrigeerde afkappunten sensitiever is bij jongere en specifieker is bij oudere CVA-patiënten in vergelijking met de MoCA (Montreal Cognitive Assessment). Verder suggereerde het validatie-onderzoek dat de OCS-NL meer geschikt is voor linkerhemisferische CVA-patiënten dan de MoCA. Conclusie: Concluderend biedt de OCS-NL een waardevol hulpmiddel voor het identificeren van cognitieve beperkingen bij CVA-patiënten van elke leeftijd en linkerhemisferische patiënten.
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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».