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Validation of Remote Testing using BrainCheck, a Computerized Neurocognitive Test
medRxiv - Neurology Pub Date : 2020-06-03 , DOI: 10.1101/2020.06.01.20119289
Siao Ye , Bin Huang , Kevin Sun , Huy Phi , Reza Hosseini Ghomi

Remote computerized neurocognitive testing (CNT) is a promising solution to have these assessments more accessible to a population facing a global pandemic and increased aging. BrainCheck (BC) is a CNT software available on iPhone, iPad, and computer browser, designed to fit the need for remote testing. Consistent measures across these varying platforms are necessary to ensure users have consistent cognitive assessments and results. We aimed to assess BC across all administration platforms and interactions to observe any differences in assessment performance. 75 participants were enrolled in the study and were divided into two groups: participants who took BC across multiple platforms and participants who took BC in both an administered and self-administered fashion. Here we found Stroop, Digit Symbol, and Trail A/B had significantly different performance across the platforms, while Flanker, Coordination, Matrix, Immediate and Delayed Recognitions did not. Also, we found that the test metrics did not show significant differences in performance between being administered and self-administering the test. We did observe quicker completion times during the second instance of the test when taken in quick succession (within a day apart, which would not be a typical clinical pattern) and despite this, composite scores did not change reflecting the resilience of BC to practice effects. In conclusion, our results demonstrate BC may be a robust, self-administered CNT solution with an appropriate adjustment for the platform used.

中文翻译:

使用BrainCheck(一种计算机化的神经认知测试)来验证远程测试

远程计算机化神经认知测试(CNT)是一种有前途的解决方案,可以使面临全球大流行和老龄化的人群更容易获得这些评估。BrainCheck(BC)是可在iPhone,iPad和计算机浏览器上使用的CNT软件,旨在满足远程测试的需要。为了确保用户获得一致的认知评估和结果,必须在这些不同平台上采取一致的措施。我们旨在评估所有管理平台和互动之间的业务连续性,以观察评估绩效中的任何差异。75名参与者参加了研究,分为两组:跨多个平台参加BC的参与者,以及以管理和自我管理方式参加BC的参与者。在这里,我们找到了Stroop,数字符号 和Trail A / B在整个平台上的性能差异很大,而Flanker,Coordination,Matrix,立即识别和延迟识别则没有。另外,我们发现测试指标在管理和自我管理测试之间没有表现出显着差异。我们确实在第二次测试中观察到快速连续完成(间隔一天之内,这不是典型的临床模式)时完成时间更快,尽管如此,综合评分并未改变,反映了BC对练习效果的适应性。总之,我们的结果表明,BC可能是一种健壮的,自我管理的CNT解决方案,并针对所使用的平台进行了适当的调整。我们发现测试指标在管理和自我管理测试之间没有表现出显着差异。我们确实在第二次测试中观察到快速连续完成(间隔一天之内,这不是典型的临床模式)时完成时间更快,尽管如此,综合评分并未改变,反映了BC对练习效果的适应性。总之,我们的结果表明,BC可能是一种健壮的,自我管理的CNT解决方案,并针对所使用的平台进行了适当的调整。我们发现测试指标在管理和自我管理测试之间没有表现出显着差异。我们确实在第二次测试中观察到快速连续完成(间隔一天之内,这不是典型的临床模式)时完成时间更快,尽管如此,综合评分并未改变,反映了BC对练习效果的适应性。总之,我们的结果表明,BC可能是一种健壮的,自我管理的CNT解决方案,并针对所使用的平台进行了适当的调整。(这不是典型的临床模式),尽管如此,综合评分并未发生变化,反映了BC对实践效果的适应性。总之,我们的结果表明,BC可能是一种健壮的,自我管理的CNT解决方案,并针对所使用的平台进行了适当的调整。这不是典型的临床模式),尽管如此,综合评分并未发生变化,反映了BC对练习效果的适应性。总之,我们的结果表明,BC可能是一种健壮的,自我管理的CNT解决方案,并针对所使用的平台进行了适当的调整。
更新日期:2020-06-03
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