MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2903056119 · doi:10.1007/s40120-018-0121-0

A Videogame-Based Digital Therapeutic to Improve Processing Speed in People with Multiple Sclerosis: A Feasibility Study

2018· article· en· W2903056119 sur OpenAlexaff
Riley Bove, Gillian Rush, Chao Zhao, William Rowles, Priya Garcha, John Morrissey, Adrian Schembri, Titi Alailima, Dawn Langdon, Katherine L. Possin, Adam Gazzaley, Anthony Feinstein, Joaquin A. Anguera

Notice bibliographique

RevueNeurology and Therapy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeDoris Duke Charitable Foundation
Mots-clésMedicineMultiple sclerosisPhysical therapyExpanded Disability Status ScaleCognitionPhysical medicine and rehabilitationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Self-administered in-home digital therapeutics could expand access to cognitive rehabilitation for individuals with multiple sclerosis (MS), over half of whom experience cognitive impairment (CI). However, feasibility in an MS population must be clarified. This study was conducted to assess the feasibility of deploying a videogame-like digital treatment for CI in MS, including initial efficacy and barriers to adherence. In this pilot study, 21 participants with MS completed an in-clinic baseline neurological evaluation. Cognitive tests included paper-and-pencil Brief International Cognitive Assessment for Multiple Sclerosis [BICAMS—which included the Symbol Digit Modalities Test (SDMT)] and other unsupervised tablet-based tests (including Match: an unsupervised test of executive functions and processing speed, developed at UCSF; and the Cogstate MS Battery). Participants then completed an in-home, tablet-based, videogame-like investigational digital treatment (Project: EVO™) for 25 min daily, 5 days weekly, for 4 weeks. This was followed by a repeat in-clinic evaluation. Of the 21 participants (mean [standard deviation, SD] age 53.8 [11.6] years, median Expanded Disability Status Scale (EDSS) 2.5 [SD 2.0, IQR [2–3.5]]) enrolled to use the digital therapeutic at home (mean [SD] SDMT z score: − 0.21 [1.16]), 18 completed the study, during which they completed an average of 19.7 days (median [SD]: 20.5 [8.4]). Overall, 78% of these 18 participants completed 75% of prescribed days (i.e., at least 15), and 50% completed all 20 days or more. Over the 4-week period, scores of processing speed improved significantly (based on one-sided t test), including SDMT (p = 0.003) and Match (p = 0.006). The Cogstate DET test (psychomotor function) also increased (p = 0.006). Mean increase in SDMT was 3.6 points. Male sex, not being employed, and higher baseline anxiety all were significantly associated with greater improvement in SDMT over the 4-week period. Interestingly, lower baseline cognitive scores were associated with greater number of sessions completed (e.g., SDMT: p = 0.003, R2 = 0.44). Adjusting for employment, a proxy for time available, did not significantly improve the model fit. Deploying an in-home digital tool to improve processing speed in MS is feasible, and shows preliminary efficacy. A larger, randomized controlled clinical trial is ongoing.

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)0,000
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations46
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNeurology and TherapyMême sujetMultiple Sclerosis Research StudiesTravaux en français237 207