Detection of mild cognitive impairment using a virtual reality-based stroop task: a cross-sectional study of embodied behavioral markers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Executive dysfunction is commonly impaired in individuals with mild cognitive impairment (MCI). Traditional tools like the Stroop test are widely used to evaluate this domain but lack ecological validity. Virtual reality (VR)-based cognitive assessments, grounded in embodied cognition, may offer a more immersive and sensitive approach to detecting subtle executive dysfunction. METHODS: This study developed and validated a novel VR-based Stroop Test (VRST) that simulates a real-life clothing-sorting task involving incongruent word-color stimuli. A total of 413 older adults (224 healthy controls and 189 with MCI) completed the VRST using a hand-held controller. Behavioral metrics including task completion time, 3D(three-dimensional) trajectory length, and hesitation latency were collected. Participants also underwent traditional assessments: the Korean version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA-K), the paper-based Stroop test, and the Corsi Block Test (CBT). Receiver operating characteristic curves and Spearman correlations were used to analyze discriminant power and construct validity. RESULTS: All VR-derived behavioral markers effectively differentiated older adults with MCI from HCs, with 3D trajectory length showing the highest area under the curve (0.981), followed by hesitation latency (0.967). These surpassed the MoCA-K (0.962). Significant correlations were observed between VRST outcomes and global cognition (MoCA-K), inhibition (Stroop), and working memory (CBT), supporting convergent validity. Importantly, baseline motor abilities did not significantly differ between groups, suggesting that executive function could contributed to performance differences. CONCLUSIONS: The VRST provides a valid, reliable, and scalable means of detecting MCI-related executive dysfunction through embodied cognitive-motor interaction. Its ability to capture subtle behavioral changes in a realistic context suggests strong potential for use in both clinical and community-based cognitive screening settings. TRIAL REGISTRATION: This study was retrospectively registered in the Thai Clinical Trial Registration with identifier TCTR 20250625011.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».