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Enregistrement W4402282152 · doi:10.3390/app14177906

Implementation of COGNIVITRA, an Information- and Communications-Technology-Based Solution for Dual-Task Training, in Patients at Risk of Cognitive Impairment

2024· article· en· W4402282152 sur OpenAlexaboutno aff
Judit López‐Luque, Íñigo Chivite, Marina Serena, Clara Szymanski, David Benhsain, Ana Isabel Martins, Nelson Pacheco Rocha, J Lopez Pais, Vítor Tedim Cruz, João Quintas, Antonio Callén

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive impairmentTask (project management)Computer scienceDual (grammatical number)CognitionPsychologyMedicineEngineeringNeuroscienceSystems engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mild cognitive impairment (MCI) is characterized by a modest decline in cognitive function that, while noticeable, does not severely impact daily life, allowing individuals to maintain their independence—a key factor distinguishing it from dementia. Currently, there are no treatments available that can modify the course of the disease, although cognitive and physical activities have shown potential in slowing its progression. In response to the need for more accessible cognitive care, COGNIVITRA, an information- and communications-technology-based solution, was developed to extend cognitive training into the home environment. This platform not only facilitates communication between patients and care providers but also holds promise for enhancing cognitive care accessibility and potentially influencing the economic aspects of healthcare institutions. To evaluate the usability, impact, and effectiveness of COGNIVITRA, a 12-week (6 mandatory + 6 voluntary) multicenter study was conducted, with an expected total sample size of 20 professionals, 90 patients and 20 caregivers and involving two settings (clinical and home settings) and the collection of various data types at baseline and after 6 or 12 weeks of training, including sociodemographic information, cognitive assessments, and usability metrics. These metrics included the System Usability Scale (SUS), the International Classification of Functioning-Based Usability Scales (ICF-US I and II), the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), health-related quality of life measures such as the EQ-5D-5L, cognitive domain assessments via the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and physical assessments such as the Timed 25-Foot Walk (T25-FW) test. The study included 22 patients, 2 caregivers, and 24 professionals. The usability evaluation revealed that patients, particularly those participating in the home study, showed improved SUS scores, suggesting an enhanced user experience with the platform. The ICF-US I results further supported this finding by indicating that COGNIVITRA was particularly effective as a supportive tool in terms of satisfaction and ease of learning. Despite a higher incidence of errors during the home study, the observational grid questionnaire demonstrated high success rates for task completion. Professionals involved in the study also reported high SUS scores and provided positive feedback regarding device usability. Overall, the participants expressed increased satisfaction with the platform, as reflected in their responses. The UTAUT analysis confirmed a generally positive attitude toward the use of COGNIVITRA. However, when assessing effectiveness, the analysis revealed a noninferiority positive trend in the EQ-5D-5L, T25-FW, and MoCA scores, indicating that while there were positive changes, they were not statistically significant.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,330 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2024
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Résumé présentoui

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