Neuropsychological Assessment: Digital vs. Paper Comparability in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of digital neuropsychological assessment has increased since the COVID-19 pandemic and continues to be essential (Crivelli, 2024). While digital administration may be more efficient, the accuracy of the results may be questionable (due to potential differences in performance, etc.). This study aimed to evaluate the comparability of brief neuropsychological tests in similar digital and paper forms. Participants completed two cognitive screening tests and two brief tests of executive function: the paper MoCA, and the digital Boston Cognitive Assessment (BoCA), as well as the paper Stroop task (“pStroop”), and an electronic version “eStroop,” respectively. A study conducted by Castelli et al. (2021) found that the paper cognitive screener: the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), is a sensitive and specific test used to detect cognitive impairment. In this study, it was hypothesized that the performance of digital and paper-and-pencil assessments would be similar, evidenced by positive correlations. Twelve older adults with a mean age of 68.5 years (SD = 8.07) completed a combined lab protocol. Among older adults, the MoCA and the BoCA were significantly moderately correlated, r(10) = .62, p = .03, while the pStroop and eStroop were significantly strongly correlated, r(10) = .90, p = .002. This study aimed to determine if digital and paper-and-pencil neuropsychological tests performance would be comparable among brief screening tests. The results showed that for older adults, there was a moderate to strong correlation between paper-and-pencil and digital neuropsychological testing, suggesting that the use of electronic tests may, in some situations, be interchangeable.
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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 | 0,005 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».