斯沃斯莫尔学院的琳恩·斯图尔勒·斯科菲尔德将做一个题为, “使用反应时间数据来模拟认知和认知衰退.”
摘要:世界正在数字化，从纸和笔转向电子系统(即电子计算机).g.、医疗记录、教育测试和调查数据的收集.)本讲座将论证，作为电子数据收集的副产品，元数据中存在着丰富的信息. 我们关注的是反应时间(RT)，即调查对象回答标准认知评估所需的时间. 而神经科学和心理测量学的研究表明，RT对高度控制环境下的建模能力是有用的, 据我们所知, RT在建模认知和相关结果方面的有用性尚未在日常生活干扰数据收集的标准调查设置中显示出来. 使用国家社会保险, 健康与老龄化计划(NSHAP), 它包含了蒙特利尔认知评估(MoCA)中每个受访者相隔五年的两项测量, 我们表明，回答衡量认知的标准问题所需的时间与当前的测量水平和后来的认知下降高度相关. 这些反应时间测量也与身体衰退的其他测量高度相关. 我们的论文显示了逐项收集的有用性, 时间戳的响应时间数据，并利用这些数据更好地了解被调查者的认知能力和行为. 我们的研究结果表明，关于认知的大量有用信息可能包含在大多数带有时间戳的社会科学调查中, to date, 了未使用的. 除了, 我们的研究结果对临床医生有启示意义，他们可以使用反应时间数据来补充认知评分，并更好地了解当前的认知表现和后来的认知衰退.
Audience: BMC社区
Type(s): 研讨会/讨论会
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蒂娜Fasbinder
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