A Design and Feasibility Study of Virtual Navigation Tasks for Early-Stage Alzheimer's Disease Detection
Notice bibliographique
Résumé
Early detection of Alzheimer's disease (AD) is critical, with spatial navigation impairment being a promising biomarker. This study validates the feasibility of using immersive navigation tasks in Virtual Reality (VR) and Mixed Reality (MR) for cognitive screening. By integrating design thinking into task construction, the study also examines how narrative framing and spatial layout influence user comprehension and engagement. Eleven healthy young adults completed the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and performed egocentric and allocentric navigation tasks across three difficulty levels on Meta Quest 3. Results demonstrated high task accuracy in both environments, with MR showing significantly lower motion sickness and higher immersion. Although no significant correlation emerged between MoCA scores and navigation metrics (e.g., time, path deviation), a negative trend was observed, indicating a link between cognitive performance and task completion time. Task difficulty modulation showed limited effectiveness, though Level 2's complex layouts modestly increased allocentric demands. The study identifies MR's advantages in terms of ecological validity and user comfort, while highlighting design refinements needed for enhanced sensitivity, including obstacle placement optimisation and diverse participant sampling. These findings establish a methodological foundation for deploying immersive navigation tasks in clinical AD screening.
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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 | 0,001 | 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 ».