Beyond Traditional Assessments of Cognitive Status: Exploring the Potential of Spatial Navigation Tasks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Deficits in spatial and navigation abilities are among the earliest signs of dementia. Yet, traditional neuropsychological tests primarily target memory and attention. The Spatial Performance Assessment for Cognitive Evaluation (SPACE) is a novel gamified digital assessment for iPads that uses various spatial tasks to detect early deficits in spatial navigation abilities indicative of cognitive impairment. In this study, 348 participants aged 21–76 completed the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), SPACE, and a sociodemographic and health questionnaire. We investigated whether SPACE could predict scores on the MoCA beyond known risk factors for cognitive impairment. Using a factor analysis, we then assessed whether SPACE could complement the MoCA by capturing latent variables independent of MoCA scores that represent additional spatial aspects of cognitive functioning. Results from a hierarchical regression revealed that the pointing and perspective taking tasks in SPACE significantly predicted MoCA scores beyond age and gender. Surprisingly, none of the risk factors predicted MoCA scores. The factor analysis revealed that the MoCA and perspective taking contributed to a separate factor from other navigation tasks in SPACE. We further provide normative data for age and gender for each task in SPACE, which can serve as benchmarks in future studies to identify individuals at risk.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».