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Die frühzeitige Diagnose kognitiver Störungen bei älteren Erwachsenen ist eine wichtige Gesundheitspriorität mit Vorteilen für Patienten, Familien und Gesundheitssysteme. Schnelle Fortschritte in der digitalen Technologie bieten Potenzial zur Entwicklung innovativer diagnostischer Wege zur Unterstützung einer frühen Diagnose. Insbesondere kurze, selbstverwaltete computerisierte kognitive Werkzeuge bieten das Potenzial für die klinische Umsetzung, indem sie die Anforderungen an die Zeit des Personals minimieren. In dieser Studie führten wir eine systematische Überprüfung selbstverwalteter computerisierter kognitiver Bewertungsinstrumente durch, die zur Erkennung kognitiver Beeinträchtigungen bei älteren Erwachsenen entwickelt wurden. Studien wurden über eine systematische Suche in veröffentlichter, peer-reviewed Literatur in großen wissenschaftlichen Datenbanken identifiziert. Alle Studien, die über die psychometrische Validierung kurzer (≤30 Minuten) selbstverwalteter computerisierter Maße zur Erkennung von MCI und Demenz aus allen Ursachen bei älteren Erwachsenen berichteten, wurden einbezogen. Siebzehn Studien, die über 10 kognitive Werkzeuge berichteten, erfüllten die Einschlusskriterien und wurden einer systematischen Überprüfung unterzogen. Es gab erhebliche Variabilität in den Eigenschaften der Validierungsproben sowie in den Schätzungen der Zuverlässigkeit und Validität. Nur 2 Maße bewerteten die Machbarkeit und Benutzerfreundlichkeit in den vorgesehenen klinischen Einstellungen. Ähnlich wie in früheren Überprüfungen fanden wir Variabilität zwischen den Maßen in Bezug auf psychometrische Strenge und Potenzial für eine breite Anwendbarkeit in klinischen Umgebungen. Trotz des Versprechens, das selbstverwaltete kognitive Tests für die klinische Umsetzung halten, bestehen wichtige Lücken in der wissenschaftlichen Strenge in der Entwicklung, Validierung und Machbarkeitsstudien dieser Maße. Entwicklungen in der Technologie und Biomarker-Studien bieten potenzielle Wege für zukünftige Richtungen zur Nutzung digitaler Technologien in der klinischen Versorgung.
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Elena Tsoy
University of California, San Francisco
Stelios Zygouris
Democritus University of Thrace
Katherine L. Possin
University of California, San Francisco
The Journal of Prevention of Alzheimer s Disease
University of California, San Francisco
Heidelberg University
Trinity College Dublin
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Tsoy et al. (Fr,), untersuchten diese Frage.
synapsesocial.com/papers/69dd5e237808b00a4799d3e1 — DOI: https://doi.org/10.14283/jpad.2021.11