P3‐221: POPULAR OPINION ON THE USE OF DIGITAL BIOMARKERS FOR EARLY DETECTION OF COGNITIVE IMPAIRMENT
Notice bibliographique
Résumé
We conducted a survey to gain insight into public opinion regarding passive monitoring of cognition. Monitoring cognitive function through technology may act as a tool for early detection (Dagum P, npj Digital Medicine. 2018 Mar;1:1), which would improve clinical patient care and fuel scientific research. The data obtained from the surveys, will optimize the design of smartphone applications and aim to increase the population's receptiveness to this promising technology. The study consisted of a one-time, internet-based survey (n=148). The surveys were distributed electronically with the help of the UMass Conquering Diseases program. 60.5% of respondents would be highly likely to agree to passive monitoring of cognition via a smartphone application. Among respondents over the age of 50, 87% own a smartphone (n=86). Age had a significant impact on the perception of worsening learning and memory, with the highest perceived decline in the ranges between 50 and 69 years of age (p=0.01). A higher degree of experience with technology made it significantly more likely for participants to agree to an application (p=0.005). Healthcare professionals were significantly less likely to agree to monitoring (p=0.03). There were significant concerns regarding privacy in such an application (p<0.01). Sex, age, education level, a diagnosis of dementia in the respondent or a relative, and the perception of decline in cognition, did not significantly affect the participant's likelihood of agreeing to monitoring. Most participants would be willing to have their behavior monitored on their smartphone as a tool for early detection of cognitive changes. Based on our data, the design of such applications must be particularly strict regarding patient privacy. Interestingly, health care professionals may need specific coaching to agree to use such tools. Finally, as technology becomes more widespread in our society, we would expect a larger percentage of the population to be amenable to monitoring, which would improve the sensitivity of technology-based tools.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».