Developing an Equitable Machine Learning–Based Music Intervention for Older Adults At Risk for Alzheimer Disease: Protocol for Algorithm Development and Validation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the high prevalence and cost of Alzheimer disease (AD), it is crucial to develop equitable interventions to address lifestyle factors associated with AD incidence (eg, depression). While lifestyle interventions show promise for reducing cognitive decline, culturally sensitive interventions are needed to ensure acceptability and engagement. Given the increased risk for AD and health care barriers among rural-residing older adults, tailoring interventions to align with rural culture and distinct needs is important to improve accessibility and adherence. OBJECTIVE: This protocol aims to develop an intelligent recommendation system capable of identifying the optimal therapeutic music components to elicit engagement and resonate with diverse rural-residing older adults at risk for AD. Aim 1 is to develop culturally inclusive user personas for rural-residing older adults to understand their goals and challenges for music-based digital health intervention. Aim 2 is to develop knowledge embedding-based machine learning (ML) models that use music metadata and survey response data to identify optimal therapeutic music components for enhancing engagement and emotional resonance for depression among rural-residing older adults at risk for AD. Aim 3 is to assess acceptability for personalized therapeutic music sessions and ML-based music recommendations with a separate sample. METHODS: Participants (N=1200) will be aged 55 years or older and residing in the United States. In phase 1, participants (n=1000) will receive 5 randomized songs and complete a survey to understand the sentiment, cultural relevance, and perceived benefit for each song. Brief, researcher-created Likert surveys will be used. In phase 2, survey data will be used to develop ML algorithms in collaboration with the University of Massachusetts Amherst Center for Data Science and Artificial Intelligence. These ML models will be integrated into the digital music intervention and tested with a separate sample of 200 participants. Similar to phase 1, participants will be provided with sets of songs generated by the recommendation system based on the target goal (ie, to reduce depression). The recommendation accuracy of the ML algorithm will be assessed using multiple performance metrics, including root-mean-square error and normalized discounted cumulative gain as well as the mean acceptability score with a goal of 85% user acceptability. RESULTS: Participant recruitment is complete for phases 1 and 2 as of June 2025. Data analysis for the results of aims 1, 2, and 3 are underway and results are expected to be published in the fall of 2025. CONCLUSIONS: This protocol seeks to use ML to improve the equitability and accessibility of a digital lifestyle intervention for AD. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/73711.
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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 | 0,045 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 0,011 |
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 ».