MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402512995 · doi:10.1089/g4h.2023.0106

Effectiveness of Serious Games in Evaluating Cognitive Status of the Elderly: A Systematic Review and Meta-Analysis

2024· review· en· W4402512995 sur OpenAlexaboutno aff
Farveh Sabermahani, Mostafa Almasi‐Dooghaee, Abbas Sheikhtaheri

Notice bibliographique

RevueGames for Health Journal · 2024
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealth and Well-being Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIran University of Medical Sciences
Mots-clésMeta-analysisCognitionPsychologyGerontologyApplied psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early diagnosis of mild cognitive impairment (MCI) and Alzheimer's disease (AD) is very important in better management of these diseases, and serious games play an effective role in helping to diagnose these diseases more accurately owing to their innovative features. With respect to the diversity of available games, the purpose of this study was to investigate the effectiveness of using serious games to assess the cognitive status of the elderly at risk of MCI/AD. A systematic review was conducted and the correlation of serious game results with cognitive test scores were extracted from eligible studies for meta-analysis. We analyzed the correlation between the results of serious games with the scores of mini-mental state examination (MMSE), Addenbrooke's Cognitive Examination-revised edition (ACE-R), and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) tests to evaluate cognitive status of the elderly at risk of MCI/AD, as well as the cognitive aspects examined by these tests. The random-effects model was used to obtain the overall correlation coefficient to assess the relationship between the results of serious games and the above mentioned paper-and-pencil tests. The correlation of game results with the MMSE, ACE-R, and MoCA was 0.604, 0.682, with 0.682, respectively. The correlation between the results of the games with the score of each cognitive aspect was also calculated. Overall, there is a positive correlation between serious game scores in terms of accurate patients' reactions with the scores of MMSE, ACE-R, and MoCA tests. Among the cognitive aspects, the highest correlation was obtained for fluency (0.591). For abstraction, however, the correlation was the lowest (0.036). In all three tests, the correlation was >0.6 and in cognitive aspects was <0.6. Thus, more studies should be conducted to develop serious games that are more in line with cognitive tests.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,572
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,375 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGames for Health JournalMême sujetHealth and Well-being StudiesTravaux en français237 207