Smartphone-Based Experience Sampling in People With Mild Cognitive Impairment: Feasibility and Usability Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Daily functioning of people with cognitive disorders such as mild cognitive impairment (MCI) is usually depicted by retrospective questionnaires, which can be memory-biased and neglect fluctuations over time or contexts. OBJECTIVE: This study examines the feasibility and usability of applying the experience sampling method (ESM) in people with MCI to provide a detailed and dynamic picture of behavioral, emotional, and cognitive patterns in everyday life. METHODS: For 6 consecutive days, 21 people with MCI used an ESM app on their smartphones. At 8 semi-random timepoints per day, participants filled in momentary questionnaires on mood, activities, social context, and subjective cognitive complaints. Feasibility was determined through self-reports and observable human-technology interactions. Usability was demonstrated on an individual and group level. RESULTS: Of the 21 participants, 3 dropped out due to forgetting to carry their smartphones or forgetting the study instructions. In the remaining 18 individuals, the compliance rate was high, at 78.7%. Participants reported that momentary questions reflected their daily experiences well. Of the 18 participants, 13 (72%) experienced the increase in awareness of their own memory functions as pleasant or neutral. CONCLUSIONS: Support was found for the general feasibility of smartphone-based experience sampling in people with MCI. However, many older adults with MCI are currently not in possession of smartphones, and study adherence seems challenging for a minority of individuals. Momentary data can increase the insights into daily patterns and may guide the person-tailored development of self-management strategies in clinical settings.
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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 | 0,001 | 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 découle