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Enregistrement W1898733374 · doi:10.2196/mhealth.4269

A New App for At-Home Cognitive Training: Description and Pilot Testing on Patients with Multiple Sclerosis

2015· article· en· W1898733374 sur OpenAlexvenueno aff
Andrea Tacchino, Ludovico Pedullà, Laura Bonzano, Claudio Vassallo, Mario Alberto Battaglia, Gianluigi Mancardi, Marco Bove, Giampaolo Brichetto

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionUsabilityPsychological interventionCognitive trainingPsychologyWorking memoryMultimediaPhysical therapyMedicinePhysical medicine and rehabilitationComputer sciencePsychiatryHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cognitive impairment is common in people with neurological diseases and severely affects their social and professional life. It has been shown that intensive and personalized cognitive rehabilitation (CR), based on working memory exercises, leads to improved cognitive status of healthy and cognitive-impaired subjects. New technologies would help to promote accessible, at-home, and self-managed CR interventions. OBJECTIVE: The aim of this paper is to describe the design of Cognitive Training Kit (COGNI-TRAcK), an app for mobile devices, to self-administer an at-home, intensive, and personalized CR intervention based on working memory exercises, and test its disposability-to-use (usability, motivation to use, compliance to treatment) on cognitive-impaired patients with multiple sclerosis (MS). METHODS: COGNI-TRAcK includes user-friendly interfaces for personal data input and management and for CR intervention configurations. Inner routines automatically implement adaptive working load algorithms and allow data processing and analysis. A dedicated team developed COGNI-TRAcK with C# programming language, by using the platform Xamarin Studio 4.0.10 for Android (API level 15 and following). Three exercises based on working memory are now available. To assess the disposability-to-use of the system, patients with MS were selected as likely users due to the young age of disease onset. Cognitive-impaired patients with MS (N=16) with a mean age of 49.06 years (SD 9.10) and a mean score of 3.75 (SD 1.92) on the Expanded Disability Status Scale (EDSS) were submitted to an 8-week at-home intervention administered by the app. The intervention consisted of 5 daily scheduled 30-minute sessions per week. Disposability-to-use of COGNI-TRAcK was investigated by means of a questionnaire administered to patients at the end of the training. RESULTS: The adherence to the treatment was 84% (33.4/40). Of the patients with MS, 94% (15/16) understood the instructions given, 100% (16/16) felt independent to use COGNI-TRAcK at home, 75% (12/16) found the exercises interesting, and 81% (13/16) found the exercises useful and were motivated to use the app again. Moreover, during the exercises, patients with MS were highly motivated to perform well (mean score 3.19/4, SE 0.16), experienced rather low levels of stress (mean score 2.19/4, SE 0.26), were not bored (mean score 1.81/4, SE 0.30), and felt amusement (mean score 2.25/4, SE 0.23). CONCLUSIONS: As COGNI-TRAcK is highly usable, motivating, and well-accepted by patients with MS, its effectiveness can now be investigated. To improve COGNI-TRAcK, new releases should contain more working memory exercises, have enhanced perceived amusement, and promote Internet communication procedures for data transfer and fostering remote control of the intervention.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,706

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,391
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,005 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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