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Enregistrement W4220667742 · doi:10.1186/s12883-022-02620-6

Boston cognitive assessment (BOCA) — a comprehensive self-administered smartphone- and computer-based at-home test for longitudinal tracking of cognitive performance

2022· article· en· W4220667742 sur OpenAlexaboutno aff
Andrey Vyshedskiy, Rebecca Netson, Elisabeth Fridberg, Priyanka Jagadeesan, Matthew Arnold, Sophie Barnett, Anjali Gondalia, Victoria Maslova, Lauren de Torres, Simone Ostrovsky, Danijel Durakovic, Andrei Savchenko, Sienna McNett, Mikhail Kogan, Irene Piryatinsky, Dov Gold

Notice bibliographique

RevueBMC Neurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionMontreal Cognitive AssessmentRecallCronbach's alphaMedicineMemory spanCognitive testTest (biology)AudiologyPsychologyClinical psychologyWorking memoryPsychiatryPsychometricsCognitive impairmentCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Longitudinal cognitive testing is essential for developing novel preventive interventions for dementia and Alzheimer's disease; however, the few available tools have significant practice effect and depend on an external evaluator. We developed a self-administered 10-min at-home test intended for longitudinal cognitive monitoring, Boston Cognitive Assessment or BOCA. The goal of this project was to validate BOCA. BOCA uses randomly selected non-repeating tasks to minimize practice effects. BOCA evaluates eight cognitive domains: 1) Memory/Immediate Recall, 2) Combinatorial Language Comprehension/Prefrontal Synthesis, 3) Visuospatial Reasoning/Mental rotation, 4) Executive function/Clock Test, 5) Attention, 6) Mental math, 7) Orientation, and 8) Memory/Delayed Recall. BOCA was administered to patients with cognitive impairment (n = 50) and age- and education-matched controls (n = 50). Test scores were significantly different between patients and controls (p < 0.001) suggesting good discriminative ability. The Cronbach's alpha was 0.87 implying good internal consistency. BOCA demonstrated strong correlation with Montreal Cognitive Assessment (MoCA) (R = 0.90, p < 0.001). The study revealed strong (R = 0.94, p < 0.001) test-retest reliability of the total BOCA score one week after participants' initial administration. The practice effect tested by daily BOCA administration over 10 days was insignificant (β = 0.03, p = 0.68). The effect of the screen size tested by BOCA administration on a large computer screen and re-administration of the BOCA to the same participant on a smartphone was insignificant (β = 0.82, p = 0.17; positive β indicates greater score on a smartphone). BOCA has the potential to reduce the cost and improve the quality of longitudinal cognitive tracking essential for testing novel interventions designed to reduce or reverse cognitive aging. BOCA is available online gratis at www.bocatest.org .

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations26
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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