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Enregistrement W4288436640 · doi:10.2196/32297

Speech Processing as a Far-Transfer Gauge of Serious Games for Cognitive Training in Aging: Randomized Controlled Trial of Web-Based Effectivate Training

2022· article· en· W4288436640 sur OpenAlexaffvenue
Gal Nitsan, Shai Baharav, Dalith Tal-Shir, Vered Shakuf, Boaz M. Ben‐David

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTask (project management)CognitionRandomized controlled trialCognitive trainingPsychologyCognitive loadWorking memoryAudiologyCognitive psychologyComputer scienceMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The number of serious games for cognitive training in aging (SGCTAs) is proliferating in the market and attempting to combat one of the most feared aspects of aging—cognitive decline. However, the efficacy of many SGCTAs is still questionable. Even the measures used to validate SGCTAs are up for debate, with most studies using cognitive measures that gauge improvement in trained tasks, also known as near transfer. This study takes a different approach, testing the efficacy of the SGCTA—Effectivate—in generating tangible far-transfer improvements in a nontrained task—the Eye tracking of Word Identification in Noise Under Memory Increased Load (E-WINDMIL)—which tests speech processing in adverse conditions. Objective This study aimed to validate the use of a real-time measure of speech processing as a gauge of the far-transfer efficacy of an SGCTA designed to train executive functions. Methods In a randomized controlled trial that included 40 participants, we tested 20 (50%) older adults before and after self-administering the SGCTA Effectivate training and compared their performance with that of the control group of 20 (50%) older adults. The E-WINDMIL eye-tracking task was administered to all participants by blinded experimenters in 2 sessions separated by 2 to 8 weeks. Results Specifically, we tested the change between sessions in the efficiency of segregating the spoken target word from its sound-sharing alternative, as the word unfolds in time. We found that training with the SGCTA Effectivate improved both early and late speech processing in adverse conditions, with higher discrimination scores in the training group than in the control group (early processing: F1,38=7.371; P=.01; ηp2=0.162 and late processing: F1,38=9.003; P=.005; ηp2=0.192). Conclusions This study found the E-WINDMIL measure of speech processing to be a valid gauge for the far-transfer effects of executive function training. As the SGCTA Effectivate does not train any auditory task or language processing, our results provide preliminary support for the ability of Effectivate to create a generalized cognitive improvement. Given the crucial role of speech processing in healthy and successful aging, we encourage researchers and developers to use speech processing measures, the E-WINDMIL in particular, to gauge the efficacy of SGCTAs. We advocate for increased industry-wide adoption of far-transfer metrics to gauge SGCTAs.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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