Systemic Lisbon Battery: Normative Data for Memory and Attention Assessments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Memory and attention are two cognitive domains pivotal for the performance of instrumental activities of daily living (IADLs). The assessment of these functions is still widely carried out with pencil-and-paper tests, which lack ecological validity. The evaluation of cognitive and memory functions while the patients are performing IADLs should contribute to the ecological validity of the evaluation process. OBJECTIVE: The objective of this study is to establish normative data from virtual reality (VR) IADLs designed to activate memory and attention functions. METHODS: A total of 243 non-clinical participants carried out a paper-and-pencil Mini-Mental State Examination (MMSE) and performed 3 VR activities: art gallery visual matching task, supermarket shopping task, and memory fruit matching game. The data (execution time and errors, and money spent in the case of the supermarket activity) was automatically generated from the app. RESULTS: Outcomes were computed using non-parametric statistics, due to non-normality of distributions. Age, academic qualifications, and computer experience all had significant effects on most measures. Normative values for different levels of these measures were defined. CONCLUSIONS: Age, academic qualifications, and computer experience should be taken into account while using our VR-based platform for cognitive assessment purposes.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,006 |
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 ».