A novel ecological momentary assessment app for the investigation of daily cognitive functioning in breast cancer survivors: A feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Breast cancer survivors often experience cancer-related cognitive impairment (CRCI), such as problems with memory and attention. However, typical neuropsychological test batteries are unable to capture the day-to-day variability of cognition and may be underestimating CRCI. The present study aims to assess the feasibility, usability, and validity of a novel ecological momentary assessment (EMA) app of cognition.Methods: Nineteen breast cancer survivors 6–36-months post-chemotherapy and 26 healthy controls completed the NIH Toolbox Cognition Battery. Subsequently, participants completed the EMA app (once a day, for 30 days) comprising four cognitive tasks assessing processing speed, working memory, inhibition, and attention. At the conclusion of the app, participants completed a usability questionnaire on which content analysis was performed. Feasibility was assessed against eight criteria, including accessibility, app compliance and technical smoothness. Convergent construct validity was assessed using Spearman's correlation analyses between the NIH toolbox and the EMA app.Results: Five of eight feasibility criteria were met, including: accessibility, app motivation, participation rate, drop-out, and data collection. Additionally, our content analyses revealed four themes important to usability: self-development, altruism, engagement, and functionality. Majority of the EMA tasks were moderately positively correlated with the corresponding constructs of the NIH toolbox tasks (R’s range: 0.55-0.64), indicating, better performance on the EMA app coincided with better performance on the NIH toolbox. Conclusions: Our findings show the app was accessible, participants were motivated to complete sessions and our tasks showed good construct validity. Our novel EMA app can be used as a comprehensive cognitive measure in cancer survivors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».