我们招募的参与者在认知功能减退和老年痴呆症的风险增加,实施作为父母的老年痴呆症的历史( 14]。这些人非常愿意参与监测研究支持痴呆的预防策略,因此适合理论水平研究[ 15]。

如果参与者包括:(1)他们50岁或以上,(2)至少有一个父母被诊断出患有任何形式的痴呆,(3)他们知道如何处理,他们拥有与iOS和Android智能手机(2.3.3版本或更高)软件,(4)他们没有痴呆或任何其他认知障碍,和(5)他们没有中风或短暂性脑缺血发作的病史。

参与者是通过记忆门诊诊所广告招募,疗养院,一般的做法,使用沟通渠道(网站和通讯)的荷兰阿尔茨海默的基础。人要求联系研究中心,如果入选标准都满足,参与者收到详细的研究信息在打印和预约基线测量。课程和后续发生从2013年9月到2015年1月。书面知情同意在基线研究从所有参与者获得访问。这项研究是医学伦理委员会批准莱顿大学医学中心(LUMC),荷兰。

iVitality是一个基于web的研究平台,包括一个网站,一个分享服务应用,和传感器与或已经集成在智能手机来衡量健康特征包括认知功能、血压( 4)、身体活动(集成计步器)和生活方式与健康和情绪问题()。分享服务应用程序安装在基线评估和传感器被激活,如果参与者被正式纳入研究中,直到后续的结束。参与者可以登录到网站忽视的测量和结果的性能应用。参与者收到警报从iVitality智能手机应用程序执行一个测试或测量(如认知测试或血压)在他们的智能手机。

参与者参观了LUMC或学术医学中心研究中心(AMC)基线,他们收到的信息研究和分享服务应用程序安装和解释道。访问期间,基线测量进行研究医生或护士。后来,在6个月随访期间,参与者在智能手机接收到的消息,提醒他们自愿执行一个特定的认知测试( 表1)。警惕的时刻选择,每个测试至少有四个提醒时刻均匀分布在6个月随访期间。 表1表明什么天自基线的消息发送每一测试每个参与者。智能手机应用程序收集的数据从测试和提供反馈到参与者通过展示他们的测量结果。安全网络连接的数据转移到网站和数据库的研究中心。

在准备第一次访问研究中心,所有参与者完成了网络问卷包括教育水平问题,病史,药物的使用。研究医生测量参数包括体重、身高、血压的参与者。

认知功能在基准测试使用5神经心理测试来评估全球认知功能、执行功能,注意,立即和延迟回忆。细微精神状态检查(MMSE) [ 16)是用来评估全球认知功能。15-Word语言学习测试(15-WVLT) ( 17)是用于评估直接和延迟回忆。小道让测试(TMT) ( 18),A和B,部分被用来衡量注意力和执行功能。Stroop-Color-Word测试( 19)是用来测试选择性注意。

五个数字版本iVitality认知测试开发的智能手机应用程序基于现有神经心理学测试,但仔细用于智能手机使用。

记忆单词的测试是基于15-WVLT [ 17]。一系列的10个单词和一个固定的时间速度提出了参与者,他们被要求记住。之后,直接参与者显示20个单词的列表,包括之前提出的十个字,混合着10个新单词。参与者按“是”或“否”的认可。每个正确的和不正确的反应被记录。

TMT,基于最初的TMT A和B部分( 18),由四部分参与者的日益复杂轨迹连接12圈。在第1部分中,圆圈包含数字按升序(1-2-3),第2部分包含字母升序(a - b - c),第3部分包含数字和字母交替按升序(1-A-2-B),和在第4部分中,数字和字母必须连接交替和反对秩序:数字升序、字母降序(1-Z-2-Y)。每个部分的总时间被记录。最后一个部分是添加到减少认知健康的人口上限效应。

Stroop颜色词测试是基于最初的Stroop测试( 19]。提出了在智能手机版本,30项在所有三个部分。名字的颜色在黑色字母(第一部分),彩色块(第二部分)或颜色的名称在其他颜色的字母(第三部分)一起提出了多项选择题的答案。总时间完成每个部分被记录。

反应时间测试包括两个部分:第1部分中,参与者被要求接触屏幕的智能手机一旦绿箱子变成了蓝色。在第2部分中,绿箱子再次提出,但变成蓝色或红色的盒子。参与者必须尽快触摸屏幕,只有蓝色框出现。在一个随机的实例提出了扩大后的蓝盒子,作为时间的惊吓。在所有地区,时间记录目前盒子把蓝色和参与者之间的触摸屏幕,以毫秒为单位。之间的时间呈现扩大的蓝色盒子,按下屏幕记录惊吓(反应)的时间,以毫秒为单位。

Letter-N-Back测试,基于最初的n - back试验( 20.),由四个部分组成。一系列字母在屏幕上按顺序提出了智能手机。在第1部分中(0-back),参与者必须触摸屏幕当字母“X”出现(总共11项);第2部分(1),参与者必须触摸屏幕上显示的字母时,是与前一个相同(总共11项);在第3部分(后),参与者必须触摸屏幕时显示的一封信是一样的一个在前一个(总共15个项);在第4部分(3-back),他们不得不触摸屏幕时显示的字母是一样的,提出了在前面的2字母(共20项提出)。每个正确的和不正确的反应被记录。

在每个测试之前,显示一个简短的解释。截图所示的测试 多媒体附录1。

特征的研究参与者报告作为连续变量的均值(SD)和作为分类变量的数目(%)。

可行性评估的技术性能应用,坚持对智能手机进行认知测试。有效性研究评估传统和智能手机之间的相关性认知测试,和重复认知测试的影响表现在智能手机上。

对于每个参与者和每个测试,我们评估在随访依从性。依从性被定义为认知测试测量的实际表现提醒1周内收到通过智能手机应用程序。技术性能定义为函数作为发达的能力在每个参与者的智能手机。

先评估的相对有效性进行智能手机测试与传统的特鲁和TMT相比,我们计算相关系数。因为测试结果通常不是正态分布,我们用斯皮尔曼相关系数。调查系统的常规和智能手机之间的差异认知测试,我们计算z得分和可视化Bland-Altman图中的值。

在敏感性分析中,我们评估了常规测试上的得分之间的相关性在基线和所有参与者有尝试的平均评分分享服务在一个特定的测试,考虑到第一次尝试(技术的)困难,一个学习的过程。在第二个灵敏度分析中,我们评估了传统Stroop测试之间的相关性和第一智能手机尝试没有许多错误。参与者需要得分至少一半的答案正确,如果没有,下面的分数(下一个尝试)。因为没有传统版本的Letter-N-Back测试进行的反应时间测试基线,我们无法评估这些测试的相对有效性。

评估潜在的学习影响经过反复测试、性能随着时间的推移,智能手机的认知测试的可视化图形。我们分析测试性能的线性趋势与每个尝试使用一个线性混合效应模型与随机拦截和随机斜率尝试在每一个主题(混合过程)。调查选择辍学,我们执行一个额外的分析的影响只包括那些参与者执行重复测试9测试或更多。

所有使用IBM SPSS分析软件(版本23)。

包容的参与者所示的流程图 图1。研究人口由151名参与者。两个参与者基线后立即停止研究访问,因为技术问题与他们的智能手机,所以他们没有智能手机测量。在6个月的随访期间,12个参与者(8.1%,12/149)停止了学习。

基线特征所示 表2。平均年龄是57.3(标准差5.3)年,70.9%(107/151)是女性。最常用的是iPhone和三星智能手机类型。约58.3%(88/151)的参与者有较高的教育水平。没有参与者有MMSE得分低于27分。知道更多关于其他基线特征的细节发表在其他地方( 4, 15]。

坚持分享服务测试程序的五个认知测试6个月随访期间所示 图2。坚持最高的反应时间测试(67%)和其他测试略低(62% Stroop测试,61%的记忆单词测试,61% Letter-N-Back测试,和48%的轨迹进行测试)。在6个月随访,所有测试的依从性略有降低。意思是每个参与者依从性为60%(标准差24.7)。当调查参与者的数据比例(计算出总N = 151)做了一个测试至少一次在随访期间,无论时间相对于提醒,这是98%的反应时间测试,97% Stroop测试,95%的N - back试验,94%为记忆单词测试,TMT的89%。

生考试成绩在基线和传统的测试执行的第一智能手机测试中描述 多媒体附录2。分享服务自测试是基于传统的测试但不相同的原始分数之间的直接比较是不可能使用绝对值。

传统的认知测试之间的关系在基线和相应的首先对智能手机进行认知测试所示 表3。有中度相关性的分享服务测试和常规测试Stroop测试面板(3)和TMTρ=。分别为5和。4。

灵敏度分析中,我们调查了常规测试的平均评分之间的相关性在后续所有执行相应的智能手机测试显示较高的相关系数对测试与相关第一认知测试执行( 表3)。

错误的数量由传统的Stroop测试的参与者很低和随机分布,因而不占在分析。分享服务的数量错误的Stroop测试是占在敏感性分析( 多媒体附录3)。这显示出更高的相关系数这三个面板与首次演出的相关认知测试时不占错误(面板1:ρ=。39岁的面板2:ρ=。33,一个nd panel 3: ρ=.57).

Bland-Altman块测试显示中度相关性( 图3)表明,测量数据之间的差异是随机分布在测量的均值。然而,检查Bland-Altman情节表明TMT(数字和字母数字),相关性随增加时间需要完成测试。

考试成绩的趋势分享服务为每个测试所示 图4。与越来越多的测试重复,参与者的数量导致数据降低了每个测试以来积极提供4次在研究过程中,所以任何多余的执行测试参与者的主动性。每个面板的性能在Stroop测试改进几乎每尝试1秒(面板3:β=−iseq指数, P<措施)和逆转字数TMT提高1.8秒/尝试(β=−1.81, P<措施)。性能上的n - back,记忆单词,反应时间测试几乎保持稳定。

灵敏度分析的参与者进行测试至少9次显示出类似的结果( 多媒体附录4)。

分享服务我们的研究表明,认知测试认知健康成年人50岁以上是可行的和动机的研究参与者合理附着定期检测警报后在他们的智能手机。iVitality中所开发的认知测试,分享服务Stroop测试和TMT温和的相关性与常规测试。重复测试导致改善与越来越多的测试执行,测试成绩显示Stroop测试和TMT学习效果。

坚持智能手机测试试验设置不同研究之间(17% - -90%) 21- - - - - - 23]。这些混合百分比可以解释为广泛定义智能手机的依从性的干预措施考虑不同频率,长度和强度的使用。坚持我们的参与者相对良好(60%),而这些研究。提醒参与者收到的高频不仅认知测试,还对其他测量在iVitality流行研究中,可能引起了一定程度的恐慌疲劳。这可能减少了坚持,可能在我们的研究解释依从性的变化。参与者最附着反应时间测试。潜在的原因,测试很容易,不是很耗时,并且不需要处理的信息。只有2参与者(1.3%)不执行智能手机测试,因为技术问题。这表明重复分享服务上下文之外的神经心理测试技术研究中心也是可行的。

很少有研究执行验证认知测试使用智能手机,通常在一个特定的疾病或健康的年轻人( 8, 10, 22]。温和的相关性为关注和执行功能任务在我们的研究中具有可比性和相关性在其他研究中调查发现认知智能手机应用程序关注工作记忆和感知速度( 24]。另一个特鲁智能手机应用已验证诊断秘密肝性脑病( 9),但并不比传统Stroop测试( 19]。温和协会发现传统的Stroop测试和智能手机之间的Stroop测试没有发现之前 22]。这也是第一个研究调查TMT在智能手机上与传统的版本( 25)与温和的相关性。

所有分享服务测试的相关系数增加更多的尝试和离开从参与者的分数时犯了很多错误在智能手机Stroop测试( 多媒体附录3),暗示技术挑战在执行测试可能被克服。分享服务参与者收到短的数字指令前测试,以限制技术问题的影响。然而,第一次尝试可能不太可靠,因为误解。平均性能降低随机测量误差,因此导致更强的关联。特别是对于Stroop测试我们注意到一些参与者犯了很多错误在第一次尝试(超过一半的答案是不正确的),表明误解和暗示事先在进一步的研究需要更多的解释。

符合我们的发现,另一项研究也开发了一种Letter-N-Back测试和反应速度测试的智能手机没有观察学习效果随着时间的推移,( 22]。我们没有发现在记忆单词对性能有所改善,Letter-N-Back,反应速度测试可以由于天花板效应在我们的样例的参与者没有任何认知的投诉。

本原理的研究也有一些局限性。我们选择与痴呆的父母历史参与者,因此他们非常愿意参与。这可能引入了选择偏向于更好的依从性,减少了外部有效性。另一个限制是,我们无法验证每一个智能手机测试,传统的测试管理基线。未来的研究必须努力开发更类似智能手机测试。本研究的优点是理论水平的相对较大的样本量的研究中,适度的依从性,验证测试常规神经心理测试的一部分。

综上所述,本原理研究的结果显示,智能手机在健康老年人认知测试是可行的,有效的测试结果。它允许重复测试,以观察变化随着时间的推移而减少需要面对面的接触,使它省时间,减少繁重的研究参与者,和昂贵的。测试应该被视为筛查检测随时间变化而变化,而不是取代常规的神经心理学测试电池。这可能是特别有用的大规模收集人口研究长后续需要重复测试。

之前实现这种类型的测试,进一步的研究应关注效标效度调查测试是否充分接两纵向横向比较以及认知能力下降。减少潜在的学习效果,可以开发替代版本的测试,虽然纵向研究这是不那么重要,因为学习的效果似乎消失在我们的研究中。