T99. HARNESSING DIGITAL TECHNOLOGIES TO ASSESS AND TREAT COGNITIVE SYMPTOMS IN SCHIZOPHRENIA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Cognitive impairments are a core feature of schizophrenia. Although cognitive impairments have consistently shown to have negative impacts on functional outcomes among individuals with schizophrenia, assessing and treating these symptoms in clinical settings remains a difficult challenge. Interestingly, the growing potential of new digital technologies, such as smartphone applications and virtual reality, hold great promise in alleviating these impairments. Methods This presentation will introduce results from two recent studies using digital technologies to assess and treat cognitive symptoms in schizophrenia. In the first study, smartphone versions of the pen-and-paper Trail Making Tests A and B were developed. These cognitive tests measure speed of processing and cognitive flexibility. We assessed the validity of the smartphone versions of both Trail Making Tests in measuring these cognitive domains in in 37 healthy controls and 26 individuals with schizophrenia. Following the initial assessment, participants were asked to complete the two smartphone cognitive tests once a week for three months. This served as a measure of cognitive performance over time Results Results showed that it was feasible to measure cognition using a smartphone application in schizophrenia. Performances on both smartphone cognitive tests were significantly and positively correlated with the pen-and-paper versions (Parts A: r = 0.65, p < .001; Parts B: r= 0.44, p= .01). Additionally, significant differences were observed between controls and individuals with schizophrenia on both smartphone tests (Part A: t = -3.88, p = .004; Part B: t = -3.29, p = .002). Moreover, longitudinal results showed no significant effect of practice over time on the smartphone cognitive tests. Discussion Digital technologies have the potential to optimize cognitive assessments, monitoring, and care in schizophrenia. Our findings support the feasibility and efficacy of using digital technologies to measure and treat cognitive impairments in schizophrenia. Our research also highlights the importance of including scientists, clinicians, and content experts with schizophrenia in the development of these tools to ensure their validity and facilitate clinical implementation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».