MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2897927365 · doi:10.14283/jpad.2018.28

Assessment of Instrumental Activities of Daily Living in Older Adults with Subjective Cognitive Decline Using the Virtual Reality Functional Capacity Assessment Tool (VRFCAT)

2018· article· en· W2897927365 sur OpenAlexaboutno aff
Anzalee Khan, Daniel Ulshen, Arabella Charlotte Vaughan, D. Balentin, Hannah Dickerson, Lora E. Liharska, Brenda L. Plassman, Kathleen A. Welsh‐Bohmer, Richard S.E. Keefe

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Prevention of Alzheimer s Disease · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActivities of daily livingVirtual realityPsychologyCognitionGerontologyCognitive declineCognitive psychologyApplied psychologyHuman–computer interactionComputer scienceMedicineDementiaNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Continuing advances in the understanding of Alzheimer's disease progression have inspired development of disease-modifying therapeutics intended for use in preclinical populations. However, identification of clinically meaningful cognitive and functional outcomes for individuals who are, by definition, asymptomatic remains a significant challenge. Clinical trials for prevention and early intervention require measures with increased sensitivity to subtle deficits in instrumental activities of daily living (IADL) that comprise the first functional declines in prodromal disease. Validation of potential endpoints is required to ensure measure sensitivity and reliability in the populations of interest. OBJECTIVES: The present research validates use of the Virtual Reality Functional Capacity Assessment Tool (VRFCAT) for performance-based assessment of IADL functioning in older adults (age 55+) with subjective cognitive decline. DESIGN: Cross-sectional validation study. SETTING: All participants were evaluated on-site at NeuroCog Trials, Durham, NC, USA. PARTICIPANTS: Participants included 245 healthy younger adults ages 20-54 (131 female), 247 healthy older adults ages 55-91 (151 female) and 61 older adults with subjective cognitive decline (SCD) ages 56-97 (45 female). MEASURES: Virtual Reality Functional Capacity Assessment Tool; Brief Assessment of Cognition App; Alzheimer's Disease Cooperative Study Prevention Instrument Project - Mail-In Cognitive Function Screening Instrument; Alzheimer's Disease Cooperative Study Instrumental Activities of Daily Living - Prevention Instrument, University of California, San Diego Performance-Based Skills Assessment - Validation of Intermediate Measures; Montreal Cognitive Assessment; Trail Making Test- Part B. RESULTS: Participants with SCD performed significantly worse than age-matched normative controls on all VRFCAT endpoints, including total completion time, errors and forced progressions (p≤0001 for all, after Bonferonni correction). Consistent with prior findings, both groups performed significantly worse than healthy younger adults (age 20-54). Participants with SCD also performed significantly worse than controls on objective cognitive measures. VRFCAT performance was strongly correlated with cognitive performance. In the SCD group, VRFCAT performance was strongly correlated with cognitive performance across nearly all tests with significant correlation coefficients ranging from 0.3 to 0.7; VRFCAT summary measures all had correlations greater than r=0.5 with MoCA performance and BAC App Verbal Memory (p<0.01 for all). CONCLUSIONS: Findings suggest the VRFCAT provides a sensitive tool for evaluation of IADL functioning in individuals with subjective cognitive decline. Strong correlations with cognition across groups suggest the VRFCAT may be uniquely suited for clinical trials in preclinical AD, as well as longitudinal investigations of the relationship between cognition and function.

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)0,004
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
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations45
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Prevention of Alzheimer s DiseaseMême sujetDementia and Cognitive Impairment ResearchTravaux en français237 207