Перейти к основному содержанию

Consortium Psychiatricum
2022. Том 3. № 1. С. 37–44
doi:10.17816/CP155
ISSN: 2712-7672 / 2713-2919 (online)

Оценка нейрокогнитивных функций на основе компьютерных технологий у пожилых людей: краткий обзор

8

Саху С., Гровер С.

PDF (ENG)
GS
Информация
в Google Scholar

Аннотация

Распространенность нейрокогнитивных расстройств у пожилых людей растет во всем мире. Для мониторинга прогрессирования когнитивного дефицита решающее значение имеет нейропсихологическое тестирование. В течение последних лет наблюдается значительное усовершенствование системы нейропсихологической оценки, на основании которой возможно прогнозировать развитие и прогрессирование легкого когнитивного расстройства и деменции. Одним из важных достижений в области нейропсихологии является оценка на основе компьютерных технологий. Существует несколько видов тестирования на основе компьютерных технологий, которые различаются по месту и способу проведения оценки, по типу применения, виду используемого оборудования и т.д. Недавно были разработаны методы оценки нейрокогнитивных функций, основанные на виртуальной реальности и электронных шкалах: они предназначены для раннего выявления легкого когнитивного расстройства (mild cognitive impairment, MCI) и грубых нарушений когнитивных функций, соответствующих деменции. Результаты нескольких исследований продемонстрировали их эффективность, однако по-прежнему существует ряд ограничений и недостатков, связанных с их использованием у пожилых людей. В этом обзоре приводится краткое обсуждение нейропсихологического тестирования на основе компьютерных технологий, особенностей их использования и существующих ограничений.

Общая информация

Ключевые слова: когнитивные функции при старении, компьютерные технологии, деменция, методы, оценка

Рубрика издания: Обзоры

Тип материала: обзорная статья

DOI: https://doi.org/10.17816/CP155

Получена: 11.02.2022

Принята в печать:

Для цитаты: Саху С., Гровер С. Оценка нейрокогнитивных функций на основе компьютерных технологий у пожилых людей: краткий обзор // Consortium Psychiatricum. 2022. Том 3. № 1. С. 37–44. DOI: 10.17816/CP155

Литература

  1. Kumar C, Shaji K, Varghese M, Nair M, editors. Dementia in India 2020. Cochin: Alzheimer’s and Related Disorders Society of India (ARDSI); 2020.
  2. Porsteinsson AP, Isaacson RS, Knox S, Sabbagh MN, Rubino I. Diagnosis of Early Alzheimer’s Disease: Clinical Practice in 2021. J Prev Alzheimers Dis 2021;8(3):371–386. doi: 10.14283/jpad.2021.23.
  3. Casaletto KB, Heaton RK. Neuropsychological Assessment: Past and Future. J Int Neuropsychol Soc 2017 Oct;23(9–10):778–790. doi: 10.1017/S1355617717001060.
  4. Rentz DM, Parra Rodriguez MA, Amariglio R, Stern Y, Sperling R, Ferris S. Promising developments in neuropsychological approaches for the detection of preclinical Alzheimer’s disease: a selective review. Alzheimers Res Ther 2013;5(6):58. doi: 10.1186/alzrt222.
  5. Staffaroni AM, Tsoy E, Taylor J, Boxer AL, Possin KL. Digital Cognitive Assessments for Dementia: Digital assessments may enhance the efficiency of evaluations in neurology and other clinics. Pract Neurol (Fort Wash Pa) 2020 Nov-Dec;2020:24–45. PMC8078574
  6. Ohman F, Hassenstab J, Berron D, Scholl M, Papp KV. Current advances in digital cognitive assessment for preclinical Alzheimer’s disease. Alzheimers Dement (Amst) 2021;13(1):e12217. doi: 10.1002/dad2.12217.
  7. Parsey CM, Schmitter-Edgecombe M. Applications of technology in neuropsychological assessment. Clin Neuropsychol 2013;27(8):1328–1361. doi: 10.1080/13854046.2013.834971.
  8. Negut A, Matu SA, Sava FA, David D. Virtual reality measures in neuropsychological assessment: a meta-analytic review. Clin Neuropsychol 2016 Feb;30(2):165–184. doi: 10.1080/13854046.2016.1144793.
  9. Kourtis LC, Regele OB, Wright JM, Jones GB. Digital biomarkers for Alzheimer’s disease: the mobile/ wearable devices opportunity. NPJ Digit Med 2019;2. doi: 10.1038/s41746-019-0084-2.
  10. Robbins TW, James M, Owen AM, Sahakian BJ, McInnes L, Rabbitt P. Cambridge Neuropsychological Test Automated Battery (CANTAB): a factor analytic study of a large sample of normal elderly volunteers. Dementia 1994 Sep-Oct;5(5):266–281. doi: 10.1159/000106735.
  11. Scharre DW, Chang SI, Nagaraja HN, Vrettos NE, Bornstein RA. Digitally translated Self-Administered Gerocognitive Examination (eSAGE): relationship with its validated paper version, neuropsychological evaluations, and clinical assessments. Alzheimers Res Ther 2017 Jun 27;9(1):44. doi: 10.1186/s13195-017-0269-3.
  12. Koo BM, Vizer LM. Mobile Technology for Cognitive Assessment of Older Adults: A Scoping Review. Innov Aging 2019 Jan; 3(1):igy038. doi: 10.1093/geroni/igy038.
  13. Fazeli PL, Ross LA, Vance DE, Ball K. The relationship between computer experience and computerized cognitive test performance among older adults. J Gerontol B Psychol Sci Soc Sci 2013 May;68(3):337–346. doi: 10.1093/geronb/gbs071.
  14. Tsoy E, Zygouris S, Possin KL. Current State of Self-Administered Brief Computerized Cognitive Assessments for Detection of Cognitive Disorders in Older Adults: A Systematic Review. J Prev Alzheimers Dis 2021;8(3):267–276. doi: 10.14283/jpad.2021.11.
  15. Possin KL, Moskowitz T, Erlhoff SJ, Rogers KM, Johnson ET, Steele NZR, Higgins JJ, Stiver J, Alioto AG, Farias ST, et al. The Brain Health Assessment for Detecting and Diagnosing Neurocognitive Disorders. J Am Geriatr Soc 2018 Jan;66(1):150–156. doi: 10.1111/jgs.15208.
  16. Lee WJ, Peng LN, Loh CH, Lin GZ, Lee S, Shimada H, Arai H, Chen LK. Development and validation of the NCGG-FAT Chinese version for community-dwelling older Taiwanese. Geriatr Gerontol Int 2020 Dec;20(12):1171–1176. doi: 10.1111/ggi.14059.
  17. Freedman M, Leach L, Carmela Tartaglia M, Stokes KA, Goldberg Y, Spring R, Nourhaghighi N, Gee T, Strother SC, Alhaj MO, et al. The Toronto Cognitive Assessment (TorCA): normative data and validation to detect amnestic mild cognitive impairment. Alzheimers Res Ther 2018 Jul 18;10(1):65. doi: 10.1186/s13195-018-0382-y.
  18. Memoria CM, Yassuda MS, Nakano EY, Forlenza OV. Contributions of the Computer-Administered Neuropsychological Screen for Mild Cognitive Impairment (CANS-MCI) for the diagnosis of MCI in Brazil. Int Psychogeriatr 2014 May 7:1–9. doi: 10.1017/S1041610214000726.
  19. Kush JC, Spring MB, Barkand J. Advances in the assessment of cognitive skills using computer-based measurement. Behav Res Methods 2012 Mar;44(1):125–134. doi: 10.3758/s13428-011-0136-2.
  20. Stanley KG, Osgood ND. The potential of sensor-based monitoring as a tool for health care, health promotion, and research. Ann Fam Med 2011 Jul-Aug;9(4):296–298. doi: 10.1370/afm.1292.
  21. Fazio S, Pace D, Flinner J, Kallmyer B. The Fundamentals of Person-Centered Care for Individuals With Dementia. Gerontologist 2018 Jan 18;58(suppl_1):S10–S19. doi: 10.1093/geront/gnx122.
  22. Kent PL. Evolution of clinical neuropsychology: Four challenges. Appl Neuropsychol Adult 2020 Mar-Apr;27(2):121–133. doi: 10.1080/23279095.2018.1493483.
  23. Jiang D, Shi G. Research on Data Security and Privacy Protection of Wearable Equipment in Healthcare. J Healthc Eng 2021;2021:6656204. doi: 10.1155/2021/6656204.
  24. Bilder RM, Reise SP. Neuropsychological tests of the future: How do we get there from here? Clin Neuropsychol 2019 Feb; 33(2):220–245. doi: 10.1080/13854046.2018.1521993.

Информация об авторах

Саху Свапнажит С., MD, Доцент, Институт последипломного медицинского образования и исследований , Индия, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0365-7086, e-mail: swapnajit.same@gmail.com

Гровер Сандип, профессор кафедры психиатрии, аспирант, Институт медицинского образования и исследований, Индия, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2714-2055, e-mail: drsandeepg2002@yahoo.com

Метрики

Просмотров

Всего: 38
В прошлом месяце: 3
В текущем месяце: 0

Скачиваний

Всего: 8
В прошлом месяце: 0
В текущем месяце: 0