A Comparison of Traditional and Serious Game-Based Digital Markers of Cognition in Older Adults with Mild Cognitive Impairment and Healthy Controls
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Electroencephalography (EEG) has been used to assess brain activity while users are playing an immersive serious game. OBJECTIVE: To assess differences in brain activation as measured with a non-intrusive wearable EEG device, differences in game performance and correlations between EEG power, game performance and global cognition, between cognitively impaired and non-impaired older adults, during the administration of a novel self-administered serious game-based test, the Virtual Supermarket Test (VST). METHODS: 43 older adults with subjective cognitive decline (SCD) and 33 older adults with mild cognitive impairment (MCI) were recruited from day centers for cognitive disorders. Global cognition was assessed with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Brain activity was measured with a non-intrusive wearable EEG device in a resting state condition and while they were administered the VST. RESULTS: During resting state condition, the MCI group showed increased alpha, beta, delta, and theta band power compared to the SCD group. During the administration of the VST, the MCI group showed increased beta and theta band power compared to the SCD group. Regarding game performance, alpha, beta, delta, and theta rhythms were positively correlated with average duration, while delta rhythm was positively correlated with mean errors. MoCA correlated with alpha, beta, delta, and theta rhythms and with average game duration and mean game errors indicating that elevated EEG rhythms in MCI may be associated with an overall cognitive decline. CONCLUSION: VST performance can be used as a digital biomarker. Cheap commercially available wearable EEG devices can be used for obtaining brain activity biomarkers.
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 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 ».