NOVEL VIRTUAL REALITY‐ BASED METHOD FOR OBJECTIVE MEASUREMENT OF EMOTIONAL REACTIVITY IN PATIENTS WITH ALZHEIMER'S DISEASE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Diminished emotional reactivity in cognitively normal (CN) older adults and in patients with Alzheimer's disease (AD) is associated with higher burden of neuropathology and predicts faster cognitive decline, stressing its potential to serve as a behavioral screening tool for individuals at high AD‐risk and for a more aggressive disease course. Its measurement is currently based on questionnaires which are prone to subjectivity biases. We present preliminary results of a study aimed to examine the feasibility of using autonomic nervous system (ANS) reactivity to emotional stimuli presented in a virtual reality (VR) environment, as an objective measurement tool of emotional reactivity. Specifically, we test the hypothesis that emotional reactivity, as expressed by galvanic skin response (GSR), will be reduced in patients with AD compared to CN individuals. Method Participants are patients with mild‐ moderate AD and cognitively normal age matched controls. Cognitive function is assessed via the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) battery. Participants are exposed in the VR‐ environment to emotionally‐ laden stimuli (positive, neutral and aversive, 12 repetitions per stimulus type) while measuring GSR. Response weighted mean was calculated for each participant for each stimulus type. Non parametric group comparisons (AD vs. CN) were performed (U‐test) for each stimulus type separately (Bonferroni corrected). Result So far, 30 patients with AD and 21 CN individuals have been recruited. Participants' mean age is 75.6 years, 60.8 % females (Table 1). Patients with AD had lower scores on the MoCA (p<0.001), but did not differ from CN in demographic variables. VR‐based evaluation was well accepted by the participants with no adverse events. CN participants showed higher GSR reactivity as compared to AD patients for aversive stimuli (p<0.05) but not for neutral or positive stimuli (Figure 1). Conclusion GSR reactivity to emotional stimuli presented in the VR environment is a feasible method to study emotional reactivity in CN older adults and in participants with AD. GSR reactivity to aversive stimuli is reduced in AD participants compared to CN. These preliminary findings should be further established in larger populations while detecting the optimal type of stimulus required to differentiate between clinically distinguished cohorts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».