A Protocol for Remote Cognitive Training Developed for Use in Clinical Populations During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Many traumatic brain injury (TBI) survivors face scheduling and transportation challenges when seeking therapeutic interventions. The COVID-19 pandemic created a shift in the use of at-home spaces for work, play, and research, inspiring the development of online therapeutic options. In the current study, we determined the feasibility of an at-home cognitive training tool (NeuroTrackerX) that uses anaglyph three-dimensional (3D) glasses and three-dimensional multiple object tracking (3D-MOT) software. We recruited 20 adults (10 female; mean age = 68.3 years, standard deviation [SD] = 6.75) as the at-home training group. We assessed cognitive health status for participants using a self-report questionnaire and the Mini-Mental State Examination (MMSE), and all participants were deemed cognitively healthy (MMSE >26). At-home participants loaned the necessary equipment (e.g., 3D glasses, computer equipment) from the research facilities and engaged in 10 training sessions over 5 weeks (two times per week). Participant recruitment, retention, adherence, and experience were used as markers of feasibility. For program validation, 20 participants (10 female; mean age = 63.39 years, SD = 12.22), who had previously completed at least eight sessions of the in-lab 3D-MOT program, were randomly selected as the control group. We assessed individual session scores, overall improvement, and learning rates between groups. Program feasibility is supported by high recruitment and retention, 90% participant adherence, and participants' ease of use of the program. Validation of the program is supported. Groups showed no differences in session scores ( p > 0.05) and percentage improvement ( p > 0.05) despite the differences in screen size and 3D technology. Participants in both groups showed significant improvements in task performance across the training sessions ( p < 0.001). NeuroTrackerX provides a promising at-home option for cognitive training in cognitively healthy adults and may be a promising avenue as an at-home therapeutic for TBI survivors. This abstract was previously published on clinicaltrials.gov and can be found at: https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05278273
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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 | 0,015 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,078 | 0,022 |
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 ».