Exploring the Perspectives of Older Adults on a Digital Brain Health Platform Using Natural Language Processing: Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although digital technology represents a growing field aiming to revolutionize early Alzheimer disease risk prediction and monitoring, the perspectives of older adults on an integrated digital brain health platform have not been investigated. OBJECTIVE: This study aims to understand the perspectives of older adults on a digital brain health platform by conducting semistructured interviews and analyzing their transcriptions by natural language processing. METHODS: The study included 28 participants from the Boston University Alzheimer's Disease Research Center, all of whom engaged with a digital brain health platform over an initial assessment period of 14 days. Semistructured interviews were conducted to collect data on participants' experiences with the digital brain health platform. The transcripts generated from these interviews were analyzed using natural language processing techniques. The frequency of positive and negative terms was evaluated through word count analysis. A sentiment analysis was used to measure the emotional tone and subjective perceptions of the participants toward the digital platform. RESULTS: Word count analysis revealed a generally positive sentiment toward the digital platform, with "like," "well," and "good" being the most frequently mentioned positive terms. However, terms such as "problem" and "hard" indicated certain challenges faced by participants. Sentiment analysis showed a slightly positive attitude with a median polarity score of 0.13 (IQR 0.08-0.15), ranging from -1 (completely negative) to 1 (completely positive), and a median subjectivity score of 0.51 (IQR 0.47-0.53), ranging from 0 (completely objective) to 1 (completely subjective). These results suggested an overall positive attitude among the study cohort. CONCLUSIONS: The study highlights the importance of understanding older adults' attitudes toward digital health platforms amid the comprehensive evolution of the digitalization era. Future research should focus on refining digital solutions to meet the specific needs of older adults, fostering a more personalized approach to brain health.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».