Design and Implementation of Cognitive Assessment Tool for Working Memory and Attention based on PGI Memory Scale
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive function is one of the most fundamental psychological functions that play a significant role in person’s daily life. Impairment in cognitive function can impacts the daily functioning and overall performance of the person. A digital application could be an accessible and convenient method for the effective evaluation of cognition. The proposed Cognitive Assessment Digital Smart Tool (CADST) evaluates the Attention (ATT) and Working Memory (WM) parameters of cognition. The outcome measures of CADST were evaluated against PGI Memory Scale (PGIMS) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Usability testing for the CADST tool was performed using the Post‒Study System Usability Questionnaire (PSSUQ). A total of 30 healthy participants were recruited (women = 12, men = 18; age (M ± SD) = 35.6 ± 10.63 y. o.). The feasibility study analysis revealed a significant moderate to strong correlation between the total scores of CADST and PGIMS (r = 0.75; p < 0.001) and a low to moderate correlation between the total scores of CADST and MoCA (r = 0.44; p < 0.001). Subtests of CADST and PGIMS showed strong correlation for ATT (r = 0.81; p < 0.001) and moderate correlation for WM (r = 0.51; p < 0.001). Similarly, subtests of CADST and MoCA showed moderate correlation for ATT (r = 0.63; p < 0.001) and low correlation for WM (r = 0.24; p = 1.82). CADST showed a high correlation with PGIMS for evaluating ATT and WM symptoms of cognition provide evidence of convergent validity. CADST is the first digital smart screening tool based on PGIMS for ATT and WM using web‒based technology. The overall usability ratings showed high acceptance for system usage, interface and information quality.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».