Comparing Traditional and Digital Cognitive Assessments in an Online Dementia Risk Reduction Program: Results from the CAN‐THUMBS‐UP Brain Health Support Program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The CAN-THUMBS-UP Brain Health Support Program (BHP; NCT05347966), a year-long web-based dementia risk reduction study, included two self-administered digital cognitive assessments as exploratory outcomes. Cogniciti's Brain Health Assessment (BHA), a web-based screening battery, was completed every 6-months. MyCogHealth, a smartphone-based ecological momentary assessment, was deployed in 7-day "bursts" every 3-months. Here, we compare these novel assessment approaches to a traditional neuropsychological battery (NTB) delivered remotely at study baseline and endpoint. METHOD: Global composites from the NTB, BHA, and MyCogHealth were analyzed using mixed models for repeated measures (MMRM) covarying for age, sex, education, and cognitive status. Time was modeled categorically. A lifestyle composite, derived from seven questionnaires completed in three-month intervals, was modeled as a time-varying covariate. We used structural equation modeling of BHA and MyCogHealth composites to investigate coupled changes in cognition and lifestyle (dual-growth models). RESULT: MMRM analyses revealed significant effects of age (β=-0.307 to -0.142, p <0.001), education (β=0.066 to 0.095, p <0.05), and cognitive status (β=-0.292 to -0.176, p <0.001) on baseline cognition across measurement approaches. There were no consistent effects of time on cognition, or of covariates on change over time. The lifestyle composite was not associated with cognition. Dual growth models confirmed baseline associations of MyCogHealth and BHA with age, education, and cognitive status (ps<0.01). Longitudinally, the BHA remained stable, whereas MyCogHealth improved (β=0.342, p <0.001) with quadratic attenuation (β=-0.049, p <0.001). Education was marginally associated with improvement on MyCogHealth (β=0.029, p = 0.047). Age negatively predicted MyCogHealth intercept (β=-0.350, p <0.001), but also predicted more improvement (β=0.046, p = 0.009) and faster attenuation over time (β=-0.009, p = 0.007). Males trended less improvement (β=-0.047, p = 0.09) and slower attenuation (β=0.014, p <0.05). The lifestyle composite intercept was positively associated with the MyCogHealth intercept (β=0.042, p = 0.01) and with improvement on MyCogHealth (β=0.011, p <0.05). No coupled changes were observed between MyCogHealth and lifestyle slopes (p = 0.25). CONCLUSION: The BHSP digital cognitive outcomes were similar to the NTB in their baseline associations with participant characteristics. The increased measurement frequency permitted by digital assessments revealed subtle improvements and cognition-lifestyle associations not detectable by the NTB. These findings support digital assessments as flexible alternatives to traditional cognitive endpoints in lifestyle-based dementia risk reduction studies.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».