Reliability, validity, and feasibility of a smartphone‐based cognitive assessment for preclinical Alzheimer disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Smartphone‐based ecological momentary assessments (EMA) have the potential to capture subtle changes in cognition associated with preclinical Alzheimer disease (AD) in older adults. The Ambulatory Research in Cognition (ARC) smartphone application is based on EMA principles and administers brief tests of associative memory, processing speed, and working memory ∼4 times per day over 7 consecutive days. Participants perform these 7‐day cycles every ∼6 months, longitudinally. ARC was designed to be performed unsupervised, on participants’ personal devices, and in their everyday environments in order to increase accessibility, testing, and reliability. Method We evaluated the reliability, validity, and feasibility of ARC in a large, well‐characterized sample of cognitively normal older adults (ages 65‐97) and individuals with very mild dementia (ages 61‐88). Participants completed at least one 7‐day cycle of ARC testing along with conventional cognitive assessments. Most participants also had cerebrospinal fluid, amyloid and tau PET, and structural MRI data available. The reliability, validity, and feasibility of ARC as an unsupervised, high‐frequency cognitive assessment tool using participants’ personal smartphones was tested by examining (1) between‐subjects and test‐retest reliability, (2) correlations with age, conventional cognitive measures, and AD‐related biomarkers, and (3) adherence and attrition rates of older adults with varying technology familiarity. Result First, ARC tasks demonstrated good reliability such that between‐person reliability across the 7‐day cycle and test‐retest reliabilities at 6‐month and 1‐year follow‐ups all exceeded intraclass correlations of 0.85. Second, ARC demonstrated construct validity as evidenced by correlations with conventional cognitive measures. Third, ARC measures correlated with AD biomarker burden at baseline to a similar degree as conventional cognitive measures. Finally, high adherence rates and low attrition rates indicated that ARC was feasible and, to some extent, enjoyable, for older adult participants. Conclusion Ultimately, these results suggest that ARC is a reliable and valid measure of cognition in older adults at risk for AD and is a feasible tool for assessing subtle cognitive changes associated with the earliest stages of AD.
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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».