Digital Screening for Early Identification of Cognitive Impairment: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
As longevity increases, cognitive decline in older adults has become a growing concern. Consequently, an increasing interest in the potential of digital tools (e.g., serious games (SG) and virtual reality (VR)) for early screening of Mild Cognitive Impairment (MCI) is emerging. Traditional cognitive assessments like the Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) are widely used but have limitations related to cultural bias and manual scoring, while their digital adaptations, such as MOCA-CC, maintain diagnostic accuracy while offering remote administration and automated scoring. Innovative tools, such as the Virtual Super Market (VSM) test and Panoramix Suite, instead, assess cognitive domains like memory, attention, and executive function while promoting engagement and preserving ecological validity, making assessments more reflective of real-world tasks. Several studies show that these tools exhibit strong diagnostic performance, with sensitivity and specificity often exceeding 80%. However, although digital tools offer advantages in accessibility and user engagement, challenges remain concerning technological literacy, data privacy, and long-term validation. Future research should focus on validating these tools across diverse populations and exploring hybrid models that combine traditional and digital assessments, as digital tools show promise in transforming cognitive screening and enabling earlier interventions for cognitive decline. This article is categorized under: Psychology > Development and Aging Neuroscience > Cognition.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».