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Enregistrement W3127488076 · doi:10.2196/23384

Web-Based Cognitive Testing of Older Adults in Person Versus at Home: Within-Subjects Comparison Study

2020· article· en· W3127488076 sur OpenAlexaffvenue
Andrée-Ann Cyr, Kristoffer Romero, Laura Galin-Corini

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive Abilities and Testing
Établissements canadiensUniversity of WindsorYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStroop effectCognitionPsychologyCognitive testNeuropsychologyApplied psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Web-based research allows cognitive psychologists to collect high-quality data from a diverse pool of participants with fewer resources. However, web-based testing presents unique challenges for researchers and clinicians working with aging populations. Older adults may be less familiar with computer usage than their younger peers, leading to differences in performance when completing web-based tasks in their home versus in the laboratory under the supervision of an experimenter. OBJECTIVE: This study aimed to use a within-subjects design to compare the performance of healthy older adults on computerized cognitive tasks completed at home and in the laboratory. Familiarity and attitudes surrounding computer use were also examined. METHODS: In total, 32 community-dwelling healthy adults aged above 65 years completed computerized versions of the word-color Stroop task, paired associates learning, and verbal and matrix reasoning in 2 testing environments: at home (unsupervised) and in the laboratory (supervised). The paper-and-pencil neuropsychological versions of these tasks were also administered, along with questionnaires examining computer attitudes and familiarity. The order of testing environments was counterbalanced across participants. RESULTS: Analyses of variance conducted on scores from the computerized cognitive tasks revealed no significant effect of the testing environment and no correlation with computer familiarity or attitudes. These null effects were confirmed with follow-up Bayesian analyses. Moreover, performance on the computerized tasks correlated positively with performance on their paper-and-pencil equivalents. CONCLUSIONS: Our findings show comparable performance on computerized cognitive tasks in at-home and laboratory testing environments. These findings have implications for researchers and clinicians wishing to harness web-based testing to collect meaningful data from older adult populations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeEssai non randomisé
DomaineMéthodes
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

Citations33
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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