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Enregistrement W7010593946

Interactive e-Cube Games for Routine Cognitive Assessment of Mild Cognitive Impairment in Older Adults

2023· dissertation· en· W7010593946 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOakTrust (Texas A&M University Libraries) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Studies on Reproduction, Gender, Health, and Societal Changes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaCognitionWechsler Adult Intelligence ScaleCognitive impairmentUsabilityPopulationCognitive Assessment SystemRating scale
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive assessments are important diagnostic and screening tools for cognitive conditions, such as mild cognitive impairment and Alzheimer’s Disease (AD). As the US population ages, the cost of AD will increase, resting at around $305 billion currently. Early diagnosis of dementia is the primary route for potentially decreasing this cost and increasing the quality of life of those afflicted. This thesis covers research on e-Cube Screening, an autonomous, routine cognitive assessment for early detection of MCI, which is often considered the prodromal phase of AD, in older adults. Following a preliminary study using the e-Cube Games technology on younger adults, e-Cube Screening is shortened and optimized for use on older adults. It consists of three games, Assembly, Shape-Matching, and Spatial-Memory. The ongoing evaluation study aims to evaluate the usability and preliminary validity of e-Cube Screening for cognitive assessment. In this study, the three e-Cube games are tested against and later compared to three subtests of the Fourth Edition of the Wechsler Adult Intelligence Scale (Block Design, Digit Span, and Matrix Reasoning), as well as the Montreal Cognitive Assessment and the Clinical Dementia Rating Scale. Preliminary usability evaluation on nine subjects showed e-Cube Screening is usable by older adults. Results from nine enrolled subjects are reported in this thesis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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