Detecting Everyday Action Deficits in Alzheimer’s Disease Using a Nonimmersive Virtual Reality Kitchen
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) causes impairments affecting instrumental activities of daily living (IADL). Transdisciplinary research in neuropsychology and virtual reality has fostered the development of ecologically valid virtual tools for the assessment of IADL, using simulations of real life activities. Few studies have examined the benefits of this approach in AD patients. Our aim was to examine the utility of a non-immersive virtual coffee task (NI-VCT) for assessment of IADL in these patients. We focus on the assessment results obtained from a group of 24 AD patients on a task designed to assess their ability to prepare a virtual cup of coffee, using a virtual coffee machine. We compared performance on the virtual task to an identical daily living task involving the actual preparation of a cup of coffee, as well as to global cognitive, executive, and caregiver-reported IADL functioning. Relative to 32 comparable, healthy elderly (HE) controls, AD patients performed worse than HE controls on all tasks. Correlation analyses revealed that NI-VCT measures were related to all other neuropsychological measures. Moreover, regression analyses demonstrated that performance on the NI-VCT predicted actual task performance and caregiver-reported IADL functioning. Our results provide initial support for the utility of our virtual kitchen for assessment of IADL in AD patients.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».