Remote Self-Administration of Cognitive Screeners for Older Adults Prior to a Primary Care Visit: Pilot Cross-Sectional Study of the Reliability and Usability of the MyCog Mobile Screening App
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Routine cognitive screening is essential in the early detection of dementia, but time constraints in primary care settings often limit clinicians' ability to conduct screenings. MyCog Mobile is a newly developed cognitive screening system that patients can self-administer on their smartphones before a primary care visit, which can help save clinics' time, encourage broader screening practices, and increase early detection of cognitive decline. OBJECTIVE: The goal of this pilot study was to examine the feasibility, acceptability, and initial psychometric properties of MyCog Mobile. Research questions included (1) Can older adults complete MyCog Mobile remotely without staff support? (2) Are the internal consistency and test-retest reliability of the measures acceptable? and (3) How do participants rate the user experience of MyCog Mobile? METHODS: A sample of adults aged 65 years and older (N=51) self-administered the MyCog Mobile measures remotely on their smartphones twice within a 2- to 3-week interval. The pilot version of MyCog Mobile includes 4 activities: MyFaces measures facial memory, MySorting measures executive functioning, MySequences measures working memory, and MyPictures measures episodic memory. After their first administration, participants also completed a modified version of the Simplified System Usability Scale (S-SUS) and 2 custom survey items. RESULTS: All participants in the sample passed the practice items and completed each measure. Findings indicate that the Mobile Toolbox assessments measure the constructs well (internal consistency 0.73 to 0.91) and are stable over an approximately 2-week delay (test-retest reliability 0.61 to 0.71). Participants' rating of the user experience (mean S-SUS score 73.17, SD 19.27) indicated that older adults found the usability of MyCog Mobile to be above average. On free-response feedback items, most participants provided positive feedback or no feedback at all, but some indicated a need for clarity in certain task instructions, concerns about participants' abilities, desire to be able to contact a support person or use in-app technical support, and desire for additional practice items. CONCLUSIONS: Pilot evidence suggests that the MyCog Mobile cognitive screener can be reliably self-administered by older adults on their smartphones. Participants in our study generally provided positive feedback about the MyCog Mobile experience and rated the usability of the app highly. Based on participant feedback, we will conduct further usability research to improve support functionality, optimize task instructions and practice opportunities, and ensure that patients feel comfortable using MyCog Mobile. The next steps include a clinical validation study that compares MyCog Mobile to gold-standard assessments and tests the sensitivity and specificity of the measures for identifying dementia.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».