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Enregistrement W4375815245 · doi:10.2196/47053

A Technology-Enriched Approach to Studying Microlongitudinal Aging Among Adults Aged 18 to 85 Years: Protocol for the Labs Without Walls Study

2023· article· en· W4375815245 sur OpenAlexvenueno aff
Brooke Brady, Shally Zhou, Daniel Ashworth, Lidan Zheng, Ranmalee Eramudugolla, Md Hamidul Huque, Kaarin J. Anstey

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of New South WalesAustralian Government
Mots-clésOnboardingProtocol (science)Data collectionPsychologyApplied psychologyCognitionGerontologyMedical educationMedicineSocial psychologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Traditional longitudinal aging research involves studying the same individuals over a long period, with measurement intervals typically several years apart. App-based studies have the potential to provide new insights into life-course aging by improving the accessibility, temporal specificity, and real-world integration of data collection. We developed a new research app for iOS named Labs Without Walls to facilitate the study of life-course aging. Combined with data collected using paired smartwatches, the app collects complex data including data from one-time surveys, daily diary surveys, repeated game-like cognitive and sensory tasks, and passive health and environmental data. OBJECTIVE: The aim of this protocol is to describe the research design and methods of the Labs Without Walls study conducted between 2021 and 2023 in Australia. METHODS: Overall, 240 Australian adults will be recruited, stratified by age group (18-25, 26-35, 36-45, 46-55, 56-65, 66-75, and 76-85 years) and sex at birth (male and female). Recruitment procedures include emails to university and community networks, as well as paid and unpaid social media advertisements. Participants will be invited to complete the study onboarding either in person or remotely. Participants who select face-to-face onboarding (n=approximately 40) will be invited to complete traditional in-person cognitive and sensory assessments to be cross-validated against their app-based counterparts. Participants will be sent an Apple Watch and headphones for use during the study period. Participants will provide informed consent within the app and then begin an 8-week study protocol, which includes scheduled surveys, cognitive and sensory tasks, and passive data collection using the app and a paired watch. At the conclusion of the study period, participants will be invited to rate the acceptability and usability of the study app and watch. We hypothesize that participants will be able to successfully provide e-consent, input survey data through the Labs Without Walls app, and have passive data collected over 8 weeks; participants will rate the app and watch as user-friendly and acceptable; the app will allow for the study of daily variability in self-perceptions of age and gender; and data will allow for the cross-validation of app- and laboratory-based cognitive and sensory tasks. RESULTS: Recruitment began in May 2021, and data collection was completed in February 2023. The publication of preliminary results is anticipated in 2023. CONCLUSIONS: This study will provide evidence regarding the acceptability and usability of the research app and paired watch for studying life-course aging processes on multiple timescales. The feedback obtained will be used to improve future iterations of the app, explore preliminary evidence for intraindividual variability in self-perceptions of aging and gender expression across the life span, and explore the associations between performance on app-based cognitive and sensory tests and that on similar traditional cognitive and sensory tests. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/47053.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0520,017

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 Opus0,277
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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