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Enregistrement W7162134251 · doi:10.2196/90646

Remote Clinical Neuropsychological Assessment Using Portable Automated Rapid Testing (PART): Validation in a Healthy Older Adult Population (Preprint)

2025· article· en· W7162134251 sur OpenAlexvenueno aff
Quentin Coppola, Lakshmi Kannan, Audrey Carillo, Susanne M. Jaeggi, Aaron R. Seitz

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationNeuropsychological assessmentNeuropsychologyTest (biology)Quality of life (healthcare)MEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Remote, scalable cognitive assessment could improve detection and longitudinal monitoring of age-related cognitive change, but few studies have validated comprehensive digital neuropsychological batteries administered entirely at home. Objective This study aims to evaluate the feasibility, acceptability, and short-term test-retest reliability of a remotely delivered digital neuropsychological battery (portable automated rapid testing [PART]) in cognitively healthy older adults. Methods We screened 82 English-speaking, cognitively healthy older adults aged 50 to 85 years and mailed configured tablets to participants. Researchers remotely administered a battery of neuropsychological assessments spanning language fluency (Boston Naming Test, verbal fluency: letter “F,” supermarket items, and animals), memory (verbal paired associates, word list recall, and logical memory recall), praxis memory (clock drawing and constructional praxis [CP]), and executive functioning (trail making test [TMT]) using the PART app twice, approximately 1 month apart. Task comfortability was summarized with a comfort index based on participants’ self-reports after completing each task. Reliability analyses included paired t tests to detect group-level shifts in performance, Pearson correlations for short-term stability, and Bland-Altman limits of agreement (LoA) to quantify bias and within-person variability. Performance across all tasks was also compared to comparative samples from large normative studies using equivalent paper-and-pencil versions of these tasks. Results A total of 72 participants completed the first time point (T1), 64 completed the second time point (T2), and the analytic sample comprised a total of 63 participants. Overall comfort was high across sessions (mean comfort index was 88% at T1 and 84% at T2). Memory and executive function measures showed moderate test-retest correlations (r=0.39-0.73), while clock drawing and CP showed low or nonsignificant associations, likely due to ceiling effects. Paired tests indicated small but significant practice effects for verbal paired associates (t62=−3.10; P=.003) and word list (t57=−2.50; P=.02), with substantial practice effects for logical memory (story A: t56=−2.95; P=.005) and TMT part A (t50=−3.97; P<.001) and part B (t42=−2.05; P=.05). Bland-Altman analyses revealed minimal mean bias for many tasks but notably wide LoA for TMT (part A: LoA=−44.7 to 29.2 seconds; part B: LoA=−78.1 to 57.9 seconds). Importantly, in descriptive comparisons, our sample generally overlapped within ±1 SD of the medians in comparative paper-and-pencil normative samples. Conclusions PART was well tolerated among healthy older adults and reproduces group-level normative patterns with moderate short-term reliability for several conventional measures. However, nontrivial within-person variability, practice effects, ceiling effects, and wide LoAs for some measures (eg, TMT, CP, and clock drawing) limit interpretation of individual change. Future work should validate alternative digital outcome metrics (eg, stylus interactions and speech recordings), extend sampling to more diverse and lower-education cohorts, and evaluate more ecologically valid designs to improve sensitivity for detecting meaningful within-person cognitive fluctuations.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,548
Écart entre enseignants0,393 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique · Méthodes

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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