The effect of aging and cognitive decline on spatial and temporal cognition
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is one of the most challenging health conditions in our century. While there is yet no cure for this degenerative disease, the earlier it is diagnosed and treated, the more effective the treatment could be. Studies show AD-related neuro-pathological changes occur years before detectable clinical symptoms appear. Therefore, a number of computer-based cognitive tests have been designed to measure different cognitive abilities such as working memory or associative memory in older adults. However, the early effects of dementia on particular aspects of spatial and temporal cognition, such as spatial encoding/updating and explicit time perception, has not received similar attention. We hypothesized that spatial encoding/updating and explicit timing are among the early symptoms of the onset of AD and can provide reliable and accurate measures for detecting the onset of cognitive decline. Thus, we designed and conducted several Virtual Reality experiments to assess human spatial encoding, spatial updating and explicit timing in different aging groups. Two new accuracy-based measures were also introduced in this work: error score for assessing spatial orientation and signed error for assessing explicit timing. The significant correlations between the participants’ performance and their age and cognitive scores supported the validity of the designed measures. The conducted experiments revealed significant differences between the performances of younger and older adults, and between high- and low-cognitive functioning participants in spatial encoding, spatial updating and explicit timing tests. These results encourage development of predictive models for differentiating between cognitively-intact and cognitively declined older adults based on their performance in the spatial and temporal tests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».