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Enregistrement W2414245121 · doi:10.1080/13803395.2016.1186155

Regular cognitive self-monitoring in community-dwelling older adults using an internet-based tool

2016· article· en· W2414245121 sur OpenAlexaboutno aff
Elise G. Valdés, Nasreen Sadeq, Aryn L. Harrison Bush, David Morgan, Ross Andel

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical and Experimental Neuropsychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceUSF Health Byrd Alzheimer's Institute
Mots-clésPsychologyThe InternetSession (web analytics)CognitionPhoneCognitive testTest (biology)Applied psychologyPsychiatryComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Monitoring for various health conditions (e.g., breast cancer, hypertension) has become common practice. However, there is still no established tool for regular monitoring of cognition. In this pilot longitudinal study, we examined the utility and feasibility of internet-based cognitive self-monitoring using data from the first 12 months of this ongoing study. METHOD: Cognitively healthy community-dwelling older adults (Montreal Cognitive Assessment ≥ 26) were enrolled on a rolling basis and were trained in self-administration of the internet-based version of the CogState Brief Battery. The battery uses playing cards and includes Detection, Identification, One Back, and One Card Learning subtasks. RESULTS: Of the 118 participants enrolled, 26 dropped out, mostly around first in-home session. Common reasons for participant attrition were internet browser problems, health problems, and computer problems. Common reasons for delayed session completion were being busy, being out of town, and health problems. Participants needed about one reminder phone call per four completed sessions or one reminder email per five completed sessions. Performance across the monthly sessions showed slight (but significant) improvement on three of the four tasks. Change in performance was unaffected by individual characteristics with the exception of previous computer use, with less frequent users showing greater improvement on One Card Learning. We also found low intraindividual variability in monthly test scores beyond the first self-administered testing session. CONCLUSIONS: Internet-based self-monitoring offers a potentially feasible and effective method of continuous cognitive monitoring among older adults.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,378 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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