Engaging cognitive domains of people with dementia during tablet game play
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Keeping cognitively active is important for people living with dementia or MCI but finding engaging activities can be challenging. Playing digital games has been shown to engage cognitive processes such as visual attention, working memory, and visuomotor skills, in children and adults. This study explored whether these cognitive domains are engaged when people living with dementia or MCI play digital games. Method Participants (n = 32) with dementia or MCI, mean MoCA 13.9, were recruited from adult day programs to play four mainstream games on touchscreen tablets. Each session was recorded and a video coding scheme was developed using behavioral analysis software to map observable behaviors, including eye gaze, hand movements, and game strategy, to five DSM cognitive domains : complex attention, executive function, learning and memory, language, and perceptual motor (DSM‐V, 2013). Five minutes from each initial gameplay session were analyzed to explore the engagement of cognitive domains. Results All five cognitive domains were engaged but varied across the games. For example, a word search games engaged language much more than a jigsaw puzzle game which was higher on perceptual‐motor skills. The most engaged cognitive domain was ‘complex attention’ and the least engaged cognitive domain was ‘language’. All participants demonstrated cognitive engagement whilst playing the games. Conclusion Playing digital games can provide cognitive engagement for people living with dementia or MCI. Using mainstream games increases accessibility of opportunities for cognitive engagement, in a way which is also immersing and rewarding. Future research incorporating eye tracking will increase understanding of how people living with dementia learn to play digital games and respond to prompts. This study presents huge potential for low cost cognitive activity for people with dementia or MCI.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».