クラウドソーシングされた参加者による音声タスクのパフォーマンスの評価 (AMYWEB)
AMYWEB 検証研究: クラウドソーシングされた参加者によるスピーチ タスクのパフォーマンスの評価
調査の概要
詳細な説明
AMYWEB 研究では、標準サンプル、人口統計学的多様性を高めるために募集されたサンプル、認知障害が報告されている参加者など、さまざまな母集団サンプルで NOVOIC が開発した音声タスクを検証します。
参加者は、オンラインおよびクラウドソーシング プラットフォームを介して募集された研究ボランティアです。 自動ストーリー リコール タスク (ASRT) のさまざまな並行バリアントと流暢性タスクを評価する 6 ラウンドの募集が完了します。 各募集ラウンド中、参加者は 1 回の評価 (ベースライン) 中にスピーチ テスト バッテリーとアンケートに記入します。 音声タスクは記録され、後で Novoic のテクノロジー プラットフォームで分析されます。 すべての評価は、完全にオンラインかつリモートで行われます。
研究の種類
入学 (実際)
連絡先と場所
研究場所
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London、イギリス
- Novoic Ltd
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 第一言語は英語でなければなりません
- 米国在住
- -スピーチと認知症を調査する研究に参加する意思がある
- インフォームドコンセントを提供できる
- オーディオとビデオの記録が可能で、インターネットに接続できるパーソナル コンピューティング デバイスへのアクセス
主要な研究課題は主に高齢者の発話と認知に焦点を当てているため、最初の募集は高齢者の年齢層に焦点を当てますが、必要なサンプルサイズに達しない場合は、若年成人にまで拡大する可能性があります.
除外基準:
- 募集および試験の時点では、正式な除外基準は適用されません。 ただし、神経学的状態または頭部外傷の病歴が報告されている参加者、および現在のうつ病は、規範的なデータ開発から除外されます。
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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AMYWEB-規範
このコホートは、6 つの募集およびテスト段階で評価され、可能な限り人口統計学的母集団を代表するようにサンプリングされます。
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介入/暴露は実施または評価されません
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AMYWEB-多様性
このコホートは、2 つの募集およびテスト段階で評価され、マイノリティおよび民族的および人種的背景が混在する参加者、および低学歴の参加者をオーバーサンプリングします。
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介入/暴露は実施または評価されません
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AMYWEB-MCI
このコホートは、1 つのテスト段階で評価および募集され、軽度認知障害または認知症の診断が報告された参加者が含まれます。
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介入/暴露は実施または評価されません
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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年齢、性別、および教育は、線形回帰分析によって導出された自動ストーリー リコール タスク (ASRT) テスト バリアントの規範スコアを調整しました。
時間枠：ベースライン
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参加者はストーリー リコール タスク (ASRT) を完了します。これはトリプレット (3x ストーリー) で管理され、即時および遅延リコールが評価されます。 異なる参加者サンプルを募集する 6 つの異なるテスト フェーズが完了し、6 つの並行 ASRT トリプレットが個別に評価されます。 規範的なデータは、各テスト トリプレットに対して生成されます。 |
ベースライン
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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線形回帰分析によって導出された ASRT テスト バッテリーの短いバリアントについて、規範的なデータが導出されます。
時間枠：ベースライン
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年齢、性別、および学歴は、次のデータを使用して、異なる ASRT ストーリー トリプレットごとの主要な結果と同じ方法で確立された、より短いテスト バッテリーの基準スコアを調整しました。リコール、即時リコール 3 回 + 遅延リコール 2 回。
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ベースライン
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年齢、性別、および教育は、線形回帰分析によって導き出されたカテゴリの流暢さのタスク パフォーマンスの基準スコアを調整しました。
時間枠：ベースライン
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2 つの研究段階で、参加者はカテゴリの流暢性テストを完了します (参加者は、1 分以内にできるだけ多くの動物または野菜の名前を付けるよう求められます)。
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ベースライン
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年齢、性別、および学歴は、線形回帰分析によって導き出された文字流暢性タスク パフォーマンスの基準スコアを調整しました。
時間枠：ベースライン
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2 つの学習段階で、参加者は文字の流暢性テストを完了します (参加者は、文字 F または S で始まる、思いつく限り多くの単語を言うように求められます)。
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ベースライン
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タスクのパフォーマンスに対する人口統計学的な違いの影響は、線形回帰分析によって評価されます。
時間枠：ベースライン
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年齢、性別、教育、および民族性が認知結果の尺度に及ぼす影響は、すべての認知課題について個別に評価されます。
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ベースライン
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人口学的および文化的バイアスは、単純な読み取りタスクでの転記エラー率と採点エラーのグループまたはペアごとの比較によって調べられます。
時間枠：ベースライン
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研究の第 1 段階と第 2 段階で評価された単純な読解タスクからのデータでは、転写エラーと自動スコアリング指標が主要な人口統計学的変数とともに評価され、自動転写とスコアリングにおける文化的および人口学的バイアスをテストします。
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ベースライン
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並列 ASRT バリアント タスクのパフォーマンスの違いは、タスクごとの比較によって調べられます。
時間枠：ベースライン
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並列 ASRT バリアント全体のテスト スコアの分布が評価されます。
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ベースライン
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認知タスク中に誘発された音声を入力として使用して、MCI サンプルと標準サンプルを区別するバイナリ分類子の受信者動作特性 (ROC) 曲線の曲線下面積 (AUC)。
時間枠：ベースライン
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AMYWEB-MCIの参加者とAMYWEB-Nomative集団の参加者間のタスクパフォーマンスのケースコントロール比較
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ベースライン
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認知タスク中に誘発された音声を入力として使用して、うつ病の参加者とうつ病でない参加者を区別するバイナリ分類子の受信者動作特性 (ROC) 曲線の曲線下面積 (AUC)。
時間枠：ベースライン
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すべての参加者は、認知評価とともに、参加者健康アンケート (PHQ-8) 自己報告測定を完了します。
参加者は、低抑うつ症状 (PHQ-8 スコア <10) と高抑うつ症状 (PHQ-8 スコア>=10) のグループに分けられます。
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ベースライン
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PHQ-8 と、タスク中に誘発された音声データから抑うつ症状を予測する対応する回帰モデルとの間の一致が評価されます。
時間枠：ベースライン
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すべての参加者は、認知評価とともに、参加者健康アンケート (PHQ-8) 自己報告測定を完了します。 音声データから PHQ-8 スコアの連続予測変数を導出し、連続 PHQ-8 スコアとの共変動を評価します。 |
ベースライン
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協力者と研究者
スポンサー
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
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