From Laboratory to Real Life: Psychometric Properties of a VR-Based Ecological Memory Assessment Tool
Notice bibliographique
Résumé
The early identification of subtle cognitive decline is crucial for preventing neurodegenerative disorders, yet traditional neuropsychological assessments often lack ecological validity. We developed the Virtual Memory Ecological Battery (V-MEB), a novel VR-based assessment tool comprising seven interconnected subtests that evaluate multiple memory domains through immersive, everyday-life scenarios. This study examined the psychometric properties of the V-MEB in 82 participants including cognitively healthy individuals, those with borderline functioning, and mild cognitive impairment patients. Participants completed both traditional neuropsychological measures and the V-MEB using a Meta Quest 3 headset. Exploratory factor analysis of 17 continuous V-MEB performance measures, guided by parallel analysis, revealed a robust two-factor structure. Factor 1 (Spatial-Temporal Efficiency) demonstrated excellent convergent validity with established measures and good internal consistency$(\boldsymbol\alpha=\boldsymbol0.713)$. Factor 2 (Procedural Learning Strategies) showed selective correlations only with executive functioning measures, indicating unique assessment capabilities not captured by traditional tests. Strong correlations between V-MEB factors and prospective memory performance supported ecological validity. The V-MEB successfully operationalizes distinct cognitive domains through ecologically valid VR scenarios, offering both convergent assessment of established abilities and novel evaluation of procedural learning strategies. These findings support the V-MEB as a promising complement to traditional neuropsychological assessment with enhanced ecological validity.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».