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Enregistrement W4389477624 · doi:10.2196/48265

Performance Differences of a Touch-Based Serial Reaction Time Task in Healthy Older Participants and Older Participants With Cognitive Impairment on a Tablet: Experimental Study

2023· article· en· W4389477624 sur OpenAlexvenueno aff
Christian Mychajliw, Heiko Holz, Nathalie Minuth, Kristina Dawidowsky, Gerhard W. Eschweiler, Florian G. Metzger, Franz Wortha

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilBundesministerium für Bildung und ForschungEberhard Karls Universität TübingenUK Research and Innovation
Mots-clésSerial reaction timeImplicit learningContext (archaeology)Task (project management)CognitionPsychologyPopulationSequence learningNeuropsychologyCognitive psychologyAudiologyDevelopmental psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Digital neuropsychological tools for diagnosing neurodegenerative diseases in the older population are becoming more relevant and widely adopted because of their diagnostic capabilities. In this context, explicit memory is mainly examined. The assessment of implicit memory occurs to a lesser extent. A common measure for this assessment is the serial reaction time task (SRTT). OBJECTIVE: This study aims to develop and empirically test a digital tablet-based SRTT in older participants with cognitive impairment (CoI) and healthy control (HC) participants. On the basis of the parameters of response accuracy, reaction time, and learning curve, we measure implicit learning and compare the HC and CoI groups. METHODS: A total of 45 individuals (n=27, 60% HCs and n=18, 40% participants with CoI-diagnosed by an interdisciplinary team) completed a tablet-based SRTT. They were presented with 4 blocks of stimuli in sequence and a fifth block that consisted of stimuli appearing in random order. Statistical and machine learning modeling approaches were used to investigate how healthy individuals and individuals with CoI differed in their task performance and implicit learning. RESULTS: =22.32; P<.001); and lower implicit learning, measured via the response increase between sequence blocks and the random block (β=-0.34; SE 0.12; t=-2.81; P=.007). Furthermore, machine learning models based on these findings were able to reliably and accurately predict whether an individual was in the HC or CoI group, with an average prediction accuracy of 77.13% (95% CI 74.67%-81.33%). CONCLUSIONS: Our results showed that the HC and CoI groups differed substantially in their performance in the SRTT. This highlights the promising potential of implicit learning paradigms in the detection of CoI. The short testing paradigm based on these results is easy to use in clinical practice.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,609

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,327 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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