Validation of an ecological momentary assessment to measure processing speed and executive function in schizophrenia
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
Cognitive impairments are a core feature of schizophrenia that have negative impacts on functional outcomes. However, it remains challenging to assess these impairments in clinical settings. Smartphone apps provide the opportunity to measure cognitive impairments in an accessible way; however, more research is needed to validate these cognitive assessments in schizophrenia. We assessed the initial accessibility, validity, and reliability of a smartphone-based cognitive test to measure cognition in schizophrenia. A total of 29 individuals with schizophrenia and 34 controls were included in the analyses. Participants completed the standard pen-and-paper Trail Making Tests (TMT) A and B, and smartphone-based versions, Jewels Trail Tests (JTT) A and B, at the single in-lab visit. Participants were asked to complete the JTT remotely once per week for three months. We also investigated how subjective sleep quality and mood may affect cognitive performance longitudinally. In-lab and remote JTT scores moderately and positively correlated with in-lab TMT scores. Moderate test-retest reliability was observed across the in-lab, first remote, and last remote completion times of the JTT. Additionally, individuals with schizophrenia had significantly lower performance compared to controls on both the in-lab JTT and TMT. Self-reported mood had a significant effect on JTT A performance over time but no other significant relationships were found remotely. Our results support the initial accessibility, validity and reliability of using the JTT to measure cognition in schizophrenia. Future research to develop additional smartphone-based cognitive tests as well as with larger samples and in other psychiatric populations are warranted.
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.
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 | 0,001 |
| 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