Investigating the feasibility of neuro-cognitive games for detecting the onset of dementia using a phantom arm compared to touchscreen version
Notice bibliographique
Résumé
In this preliminary study, a virtual reality game was developed to detect the onset of dementia. The game takes place in a 3D virtual kitchen, and the player is tasked to identify displaced objects from memory and to recall the order of displacement. Two different hardware platforms were used to play the game; a touchscreen tablet and a phantom robotic arm. Cognitive abilities such as object recognition, spatial memory and memory retention were assessed. Study participants were 45 seniors, out of which four were diagnosed with Mild Cognitive Impairment (MCI) and 3 with Alzheimer’s disease (AD). Their performances were evaluated against the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test. They performed the experiments both with a phantom arm mimicking humans’ arm and with a touchscreen version. Healthy older adults performed significantly better than MCI participants, who in turn performed better than AD participants. MoCA significantly correlated with the game score on both hardware interfaces. There was also a significant difference between the performance score while using phantom robotic arm compared to that when using the touchscreen, pointing towards a deficit of visuomotor ability in ageing. The scores of performances using touchscreen version of the games was a significant predictor of MoCA, while the scores of using phantom arm was a significant predictor of age. MCI participants performed much worse on order recall tasks compared to object identification tasks, suggesting a more pronounced deficit in memory retention. More MCI and AD participants should be investigated to determine the designed experiments’ sensitivity and specificity in detecting dementia.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».