脳卒中後失語症の人の野生での単語検索

背景と翻訳の重要性 背景 795,000 人のアメリカ人を含め、世界中で約 1,500 万人が毎年新たな脳卒中を患っています。 失語症は、受容性および/または表現性の言語障害を特徴とする障害であり、脳卒中生存者の約 30% に影響を及ぼし、最も壊滅的な脳卒中後の状態の 1 つです。 失語症は不均一な障害ですが、失語症 (つまり、単語検索の障害) は、失語症 (PWA) を持つすべての人に存在する永続的で遍在する障害です。 典型的な人は、「舌先」の瞬間に失神を経験することがあります。誰かが言いたいことを知っているが、言葉自体が彼らを逃れているという苛立たしい例です。 現在、失語症を患っている 200 万人のアメリカ人にとって、言葉を思い出すことの難しさははるかに深刻であり、すべてのコミュニケーションの試みに浸透しています。 失神症の重症度は、PWA の間であり、頻度の低い単語 (お守りなど) の検索が遅れるなどの軽度の問題から、一般的なオブジェクト (ベッドなど) の名前を検索するのが困難な重度のものまであります。 しかし、重症度に関係なく、脳卒中後失血症の特徴は、特定の単語の試行間で一貫性のない単語検索を行うことです。 PWA の場合、言葉にアクセスする能力は日ごと、さらには分刻みで変化する可能性があり、その結果、会話への参加意欲が低下し、社会的交流から離れ、生活の質が低下します。

語彙アクセスの心理言語学的モデルによると、命名は、意味体系からターゲットの意味を検索し、音韻体系から単語形式 (音声) を検索するという 2 段階のプロセスです。 PWA での命名の失敗は、意味 (例: bean の「carrot」)、単語の形式 (例: bean の「fean」)、意味と形式の両方 (例: bean の「green」) でターゲット単語に関連するエラーを引き起こします。 )、またはどちらでもない (例: bean の場合は「pencil」、bean の場合は「知っているがそれは言えない」)。これは、ターゲットの意味/形式表現の活性化が不十分であるか、誤った表現の過剰活性化が原因です。 このノイズの多いシステムにより、最終的に正しい単語が取得されたとしても、PWA では字句アクセスが遅れることがよくあります。 命名の正確さ、応答時間、およびエラーの種類は、命名障害の場所と患者の回復能力に関する重要な情報を提供します。 研究者らは、脳卒中後の初期段階で発生した音韻的および無関係なエラーの数が、左半球の脳卒中生存者におけるネーミングおよびグローバル言語スキルの経時的変化を予測することを発見しました。 命名の誤りと、根底にある意味体系と音韻体系の完全性も、言語治療計画の指針となります。 このように、命名の正確な評価は、失語症ケアにとって重要です。

臨床現場では、音声言語病理学者 (SLP) は通常、SLP と患者の間の 1 対 1 のやり取りで、静かな診療室でテストを 1 回実施することにより、命名の欠陥を評価します。 しかし、単語の検索にはばらつきがあるため、一度の評価では患者の無血症の本質と程度を正確に把握することはできません。 さらに、制御された不自然な臨床環境とは異なり、現実世界での単語の検索は通常、個人が他の日常業務を行っているときに発生します。 マルチタスキングや外部の気を散らすものを抑制するという追加の認知的負荷は、すでにノイズの多い語彙システムに追加され、それによって単語の検索が遅れたり失敗したりする可能性が高くなります。 従来の SLP 評価では、現実世界のアノミアの現実を把握することはできませんが、生態学的瞬間評価 (EMA) では可能であると研究者は主張しています。

EMA は、健康研究で広く使用されている方法であり、日常生活における縦断的な自己報告行動または関心のある状態 (身体活動、うつ病、食事など) を捉えます。 従来の EMA では、電子デバイスが参加者に一連の質問に答えるように (通常はボタンを押すことで) 1 日に何度も促します。 一度に複数の質問に答えるには時間がかかるため、従来の EMA の主な欠点は中断の負担です。 対照的に、マイクロインタラクションベースの EMA (µEMA) は、各プロンプトを 3 ～ 5 秒以内に回答できる単一の質問に減らし、時間の経過とともにさらに多くの質問を散在させることができます。 研究者らのパイロット研究では、中断率が従来の EMA の 8 倍であっても、μEMA は従来の EMA よりも応答率が高く、認識される負担が少ないことが示唆されています。 さらに、μEMA は時間的に密度の高い in-situ 測定値を生成するため、PWA の日常生活におけるアノミアの変動性を捉えるのに理想的なツールです。 注意点の 1 つは、失神 µEMA/EMA プロトコルでは口頭での応答を記録する必要があることですが、これまでの従来の EMA および µEMA プロトコルでは、ボタンを押すか画面をタップすることによる非言語応答のみが必要でした。 µEMA または従来の EMA プロトコルで高品質のオーディオ応答をキャプチャする可能性は不明です。

さらに、失語症に対する技術ベースの評価および治療プラットフォームの使用が増加しているにもかかわらず、電子的に配信される EMA も µEMA も PWA でテストされていません。 実際、2020 年のレビューに基づくと、脳卒中の回復を研究するために EMA を使用した研究は 7 つしかなく、言語障害を対象とした研究はありませんでした。 中心的な問題は、失語症の脳卒中生存者が、電子的に配信される従来の EMA または µEMA 失禁プロトコルを順守できるかどうかです。 失語症のためのタブレットおよびコンピューターベースのプラットフォームに関する以前の研究では、視覚空間的注意力と実行機能が優れている PWA は、新しい iPad アプリケーションをナビゲートする方法をよりよく学習できることが示されています。 SLP のサポートは、PWA のコンピューター化された治療プログラムへの順守に関連しており、コンピューター プログラムへの患者の関与の認識は、実践の機会、テクノロジーを使用する能力、およびモチベーションに関連しているという証拠があります。 失語症における EMA および/または µEMA のより広範な実装に向けた重要なステップは、PWA がそのようなプロトコルを順守しているか、どの患者固有の要因がプロトコルの順守に関連しているかを判断することです。

したがって、より広い範囲の研究目標に向けた将来のステップとして、このパイロットでは、研究者は (1) PWA における 2 つのスマートウォッチ配信の明白な命名 EMA プロトコルの相対的な実現可能性を決定し、(2) 患者固有の範囲を決定します。要因（年齢、認知言語障害の重症度、テクノロジーに対する快適さ）が実現可能性に関連しています。 すべての参加者は、実験の過程で同じ数の命名試行を完了するようにスケジュールされますが、一部の PWA は従来の EMA プロトコル (プロンプトごとに 9 回の命名試行で 1 日 4 回のプロンプトを含む) にランダムに割り当てられます。 µEMA プロトコルに割り当てられています (一度に 1 日 36 回配信される単一の命名試験を含む)。 実現可能性は 3 つの方法で測定されます: (1) EMA/µEMA プロトコルを順守する患者の能力、(2) プロトコルを完了することに対する患者の認識された負担、および (3) 命名の録音された音声をキャプチャする能力。試み。 最初の 2 つの実行可能性の測定は、研究者の以前の研究で使用されたものと似ていますが、このパイロットは、脳卒中生存者の言語反応を客観的に測定するために EMA/µEMA を使用する最初の試みを構成するため、最後の測定はこの研究に固有のものです。

イノベーション このパイロット研究の範囲は狭いですが、いくつかの革新的な特徴がこの研究を構成しています。 このパイロットは、失語症の脳卒中生存者における電子的に配信される EMA プロトコルの実現可能性を評価する最初の研究となります。 臨床集団における従来の EMA と µEMA プロトコルの比較も斬新です。 この作業は、以前に研究された典型的なサンプルとは意味のある方法で異なる PWA に最適な配信方法を決定する上で重要です。 さらに、EMA の研究では通常、日常生活における精神状態または認知状態をカタログ化するために自己報告尺度を利用しています。 対照的に、このパイロットは、患者の日常生活における名前付けの試みの音声録音を通じて、名前付けの認知言語スキルを客観的に測定しようとします。 このようなパラダイムはこれまで試みられたことがないため、独創的であると同時にリスクが高く、高い報酬が得られる可能性があります。 EMA/µEMA パラダイムでわかりやすい命名応答を取得することが実行可能である場合、このパイロット研究は、PWA の現実世界での失血経験に関する前例のない知識をもたらすでしょう。 多くの参加者から高品質のオーディオ録音を取得することが現実的でない場合でも、このパイロットは、EMA/µEMA プロトコルに従う患者の能力と EMA/µEMA の認識された負担に関する貴重な知識をもたらします。

翻訳的意義 この研究は T1: ベンチからベッドサイドまでの段階にあり、この提案の主な目的は、PWA における言語障害の新しい評価ツールとしての EMA/µEMA の実行可能性を評価することです。 翻訳の可能性は、EMA/µEMA メソッドに固有のものです。 SLP の分野には、現実の状況におけるコミュニケーション障害の客観的な尺度が欠けており、この研究の新規性と革新性は、この問題を改善するために取り組んでいることにあります。 この研究から得られた知見は、将来のNIH R01アプリケーションに情報を提供し、EMA/µEMAベースのアノミアがアノーマを捉える際の基準の妥当性を検証することに焦点を当てます(精度、応答率、および命名エラータイプの観点から)。従来の失血症評価と比較した PWA への参加と生活の質。 成功した場合、これらの方法を拡張して、患者のニーズに合わせてカスタマイズされたタスクを使用して、他の言語ドメイン (たとえば、単語レベルから語句レベルの聴覚または読解力) を測定できます。 この研究と NIH R01 の研究から収集された情報は、患者が貧血を経験するたびにスマートウォッチが提供するプロンプトが介入できる、無血病に対するその場での「ジャストインタイム」の生態学的な瞬間的介入 (EMI) の開発にも使用されます。一瞬。 NIH R01 提案、拡大された言語ドメインへの EMA/µEMA の取り組み、および失神症のための「ジャストインタイム」EMI の開発は、T1 にも該当するこのパイロットの 3 つの将来の方向性を構成します: 翻訳連続体のベンチからベッドサイドへの段階.

したがって、将来的には、研究者は T2: ベッドサイドから実践までの段階で研究を実施します。これには、地域のリハビリテーション病院または大学ベースの診療所で、SLP の実践者および他の医療専門家 (理学療法士、作業療法士、理学療法士など) との提携が含まれます。 (例: Northeastern University Speech, Language, and Hearing Center) は、PWA で EMA/µEMA および EMI の臨床試験を実施します。 この作業は、実際の臨床診療におけるこれらの方法の有効性に関する重要な情報をもたらします。 T1 および T2 フェーズの研究が成功裏に完了することで、T3 のレベルでの作業への道も開かれます: 臨床実践から広範な臨床実践およびケア提供まで。 T3 段階での研究は、スマート テクノロジーのコストが引き続き低下し、スマートウォッチや電話がより多くの人々にとって利用しやすくなり、デジタル モバイル ヘルス アプリケーションの多様性と柔軟性が高まり続け、結果として、 EMA/µEMA および/または EMI プロトコルの広範な臨床使用の可能性。 したがって、この研究は、理想的には EMA/µEMA および EMI を失語症の定期的な臨床ケアに導入することで終わる変換経路を開始し、保険会社によって払い戻されます。

具体的な目的 この一連の研究の長期的な目標は、EMA/µEMA を有する失語症患者 (PWA) の現実世界の言語障害を確実に測定し、PWA に対する効果的な「ジャストインタイム」介入を開発することです。日常のコミュニケーションのしやすさを向上させます。 この目標に向けた最初のステップとして、この提案の主な目的は、失語症の潜在的な評価方法として、スマートウォッチが提供するマイクロインタラクション生態学的瞬間評価 (µEMA) と従来の EMA の相対的な実現可能性を判断することです。 この提案の第 2 の目的は、どの患者固有の要因 (年齢、認知言語障害の重症度、テクノロジーに対する快適さ) が実現可能性指標に関連しているかを判断することです。

20 の PWA がこのパイロット研究に参加し、μEMA 条件 (n = 10) または従来の EMA 条件 (n = 10) にランダムに割り当てられます。 µEMA プロトコルと従来の EMA プロトコルの両方で、スマートウォッチは振動して、単一の画像命名試行 (μEMA 条件) または一連の画像命名試行 (従来の EMA 状態) のいずれかを完了するように参加者に警告します。 バイブレーションの後、参加者には「準備はできましたか?」というメッセージが表示されます。 画像が表示されるように [はい] ボタンを押す必要がある画面で、声に出して画像に名前を付けようとします。 両方の条件の参加者は、3 週間にわたって 1 日あたり 36 回のあからさまな絵の命名試行を完了するようにスケジュールされます。 条件間の唯一の違いは、トライアル配信スケジュールです。μEMA 条件の PWA は一度に 1 つの命名トライアルを 1 日 36 回完了しますが、従来の EMA 条件の PWA は 1 日 4 回のプロンプトを受け取り、9 つのセットを完了します。プロンプトごとの画像命名試行。 µEMA と従来の EMA プロトコルを比較する 2 つの根拠は、研究者が結果が µEMA または従来の EMA の実行可能性を具体的に反映しており、スマートウォッチの使用の新規性だけではないことを確認できるということです。メソッドは、どの PWA に最適です。

前述のように、研究者は実現可能性を 3 つの方法で指標付けします。 まず、治験責任医師は、コンプライアンスと完了という 2 つの客観的な尺度を介して、μEMA または従来の EMA スケジュールに対する患者の順守を測定します。 スマートウォッチ µEMA/EMA は PWA でテストされていないため、調査員は、ボタンを押すか口頭で応答することによってプロトコルを順守する PWA の能力を知りません。 したがって、研究者は、あからさまな命名プロトコルからわかりやすいオーディオを取得する可能性から、スマートウォッチ配信の µEMA/EMA へのボタン押下応答の実現可能性を解きほぐします。 これを行うには、YES/NO ボタンをタップして「準備はできましたか?」に応答します。 画面を使用してコンプライアンスを計算します。 調査員の以前の作業と同様に、コンプライアンスは、時計が充電されていないかオフになっているために逃した試行を含め、スケジュールされたプロンプトの総数に対する YES ボタンの応答の総数を考慮することによって決定されます。 一方、完了は、はいボタンを押す、写真を見る、声に出して写真に名前を付けようとするなど、すべてのスマートウォッチ プロトコル ステップへの PWA の順守を反映します。 したがって、完了は、ウォッチに配信されたプロンプトの総数に対する名前付けの試行の総数 (可聴音声録音を含むオーディオ クリップの数によってインデックス化され、明瞭度は無視される) を考慮して計算されます。未充電またはオフ。 第二に、研究者は、週 2-4 の間に実施される毎週の調査でリッカート スケールの質問を介して測定された知覚負担の患者報告の測定値を取得します。 第 3 に、SLP 大学院生の RA は、オーディオ クリップに名前を付ける各画像を、完全に理解できるか、部分的に理解できるか、または完全に理解できないかのいずれかとしてコーディングします。このカテゴリ別音声明瞭度評価は、PWA の µEMA/EMA での命名試行の音声録音を取得する実現可能性の全体的な尺度を提供します。 これらのデータを使用して、研究者は次の目的に取り組みます。

目的 #1: µEMA と従来の EMA 条件の間で実現可能性の尺度 (コンプライアンス、完了、認識された負担、および音声明瞭度) を比較すること。 仮説: 調査員のこれまでの研究に基づいて、調査員は µEMA 条件での PWA が、従来の EMA 条件での PWA よりも高いコンプライアンスと完了を示し、より低い認識負担を報告すると予測しています。 研究者はまた、従来の EMA 条件よりも µEMA 条件の方が音声明瞭度が高くなると予測しています。これは、特定の瞬間に録音を中断させる状況要因 (例えば、バックグラウンド ノイズ、参加者の口とスマートウォッチの間の距離) が複数の音声を中断する可能性が高いためです。 (μEMA 条件のように) 一日を通して点在する試験よりも (従来の EMA 条件のように) 行の試験。

目的 #2: 患者固有の要因 (年齢、認知言語障害の重症度、テクノロジーに対する快適さ) が実現可能性の尺度にどの程度関連しているかを判断すること。 仮説: 研究条件を制御すると、研究者は、高齢、重度の失語症、非言語的認知能力 (視覚空間および実行制御能力) の低下、およびテクノロジーに対する不快感の増加が、コンプライアンスの低下、完了の低下、認識される負担の増加に関連すると予測しています。グループ全体での命名試行中の音声録音の理解度の低下 (n = 20 PWA)。

研究手順 アプローチ参加者 - 20 人の失語症の成人 (18 ～ 89 歳) が、提案されたプロトコルを完了します。 包含基準は次のとおりです。（1）現在/脳卒中前の英語能力、（2）正常/正常に矯正された視力と聴力、（3）医学的安定性、（4）少なくとも6か月前の左半球脳卒中の病歴登録、および（5）言語評価のスコア（例：クイック失語症バッテリー、談話課題）および研究チームの臨床的判断（マイヤー博士が主導）を考慮して決定された失語症の存在。 失語症の存在を判断するためのこの 2 つのアプローチの理由は、広く使用されている包括的な失語症バッテリーは、軽度の失語症、特に軽度の失語症の検出には確実に敏感ではないためです。 除外基準は、脳卒中以外の脳に影響を与える神経疾患の病歴です。

方法論 - この研究は、縦断的で制御された観察研究のためのものです。 PWA は、μEMA または従来の EMA 条件のいずれかにランダムに割り当てられます。

第 1 週: 参加者は 2 時間のセッションを 2 つ完了します: (1) 最初の摂取と評価セッション、続いて (2) EMA/µEMA プロトコル トレーニング セッション。 第 1 週、セッション 1 のテストには以下が含まれます: (1) 全体的な失語症の重症度を測定するためのクイック失語症バッテリー (QAB)、(2) NIH 認知ツールボックスからのパターン比較処理速度テストおよびフランカー抑制制御および注意テスト。言語的視覚的注意および実行機能、それぞれ、(3) 談話中のアノミアを索引付けするための簡潔で標準化された画像の説明およびストーリーの引き出しタスク、および (4) 標準の SLP 評価形式 (つまり、単一の静かな 1 対 1 の対話での管理)。 命名テストには、Snodgrass および Vanderwart 刺激セットからの 260 項目の標準化された実際の写真が含まれます。 PWA はまた、インテーク インタビューに参加し、失語症 (簡単な言葉、短いフレーズ) に適応したテクノロジに対する快適性に関するアンケートに回答します。回答は 1 = 強く同意しないから 7 = 強く同意するまでにスケールされます。 失語症のため、PWA は、以前の µEMA/EMA 研究からの典型的なサンプルよりも、スマートウォッチを使用するためのより多くのトレーニングを必要とします。 したがって、第 1 週、セッション 2 では、次のようなトレーニング活動に焦点を当てます。

1. スマートウォッチのオリエンテーション: PWA は、簡単な口頭および書面による指示と視覚的なデモンストレーションを通じて、スマートウォッチ (インターフェイス、充電など) に向けてオリエンテーションされます。
2. EMA タスク トレーニング: PWA は、特定の EMA/µEMA 命名タスクについて指示されます。これには、画面をタップする方法や、口頭で応答するための最適なアプローチ (時計に口を近づけるなど) が含まれます。 次に、PWA は、ノースイースタン大学の失語症ネットワーク (TAN) ラボの静かな部屋で、18 項目の従来の EMA スタイルの命名タスク プローブ (つまり、スマートウォッチで連続していくつかの試行) を完了します。 この調査中、SLP 大学院生のリサーチ アシスタント (RA) は、合図とフィードバックを提供して、PWA がスマートウォッチの操作方法とプロンプトへの応答方法を正しく学習できるようにします。
3. µEMA または EMA プロトコル シミュレーション: PWA は、気が散る環境 (ノースイースタン大学のキャンパスにあるコーヒー ショップや大学の書店など) で、「現実世界の」 µEMA または EMA タスク プローブを完了します。 この最後のアクティビティでは、45 分間にわたって 18 のスマートウォッチ プロンプトが表示されます。プロンプトごとに 1 つの命名試行がランダムに散在するか (μEMA 状態の PWA の場合)、プロンプトごとに 9 回の試行の 2 つのセットに分割されます (PWA の場合)。 EMA 条件)。 この最終的な活動は、第 2 ～ 4 週の µEMA/EMA プロトコルを反映します。

2 ～ 4 週目: PWA は、無作為化に応じて µEMA または EMA プロトコルのいずれかを完了します。 µEMA および EMA プロトコルは、研究チームが提供する Fossil Sport Android スマートウォッチ (または同等のもの) を介して配信されます。 各条件で、スマートウォッチは振動して、PWA に単一の命名トライアル (µEMA 条件) または命名トライアル セット (従来の EMA 条件) を警告します。 バイブレーション アラートの後、PWA には「写真に名前を付ける準備はできましたか?」という画面が表示されます。 (µEMA 条件) または「いくつかの写真に名前を付ける準備ができましたか?」 (従来の EMA 状態)。 参加者が [はい] をタップすると、画像が表示され、デバイスは音声の録音を開始します。 PWA は最大 5 秒間口頭で応答し、その後「ありがとうございます」と応答します。画面が表示されます。 5 秒の応答ウィンドウは、PWA が平均で 3.5 秒以内に写真に正しく名前を付け、誤った応答の応答待ち時間が長くなることを示す調査に基づいて選択されました。 参加者がバイブレーション プロンプトに応答しなかった場合、または [いいえ] ボタンを押して [準備はできましたか?] 画面に表示されると、5 分後にもう 1 回バイブレーション アラートが表示されます。

第 2 週から第 4 週にかけて、各参加者は、260 アイテムのスノッドグラスとヴァンダーワートの写真セットから派生した 108 個の固有のオブジェクトに名前を付けようとします。 各参加者に提示される写真のサブセットは、名前の評価に基づいています (第 1 週、セッション 1)。 可能であれば、写真の半分は、評価中に PWA が正しく名前を付けたアイテムであり、残りの半分は、誤って名前が付けられた写真です。 このアプローチにより、PWA が従来の SLP 評価中に名前を付けることができるアイテムとできないアイテムの時間の経過に伴う名前付けの変動性を測定することができ、アノミアへの重要な窓を提供します。 練習効果を軽減するために、個々の写真 (µEMA 条件) または写真セット (従来の EMA 条件) は、108 個の写真すべてが提示されるまで置換なしでランダムに提示され、その後、画像サイクルが再開されます。 両方の条件で、1 日あたり 36 回の命名試行がスケジュールされ、実験全体の参加者ごとに合計 756 回の試行がスケジュールされます。 µEMA 条件では、午前 10 時から午後 8 時までのランダムな間隔で単一命名試行のプロンプトが表示されます。 EMA 条件では、PWA は 1 日に 4 つのプロンプトを受け取り、プロンプトごとに 9 つの画像命名試行のセットを完了します。午前 10 時から午後 8 時までの 2.5 時間ブロックごとに 1 つのプロンプトがスケジュールされます。

毎晩、参加者は時計を充電器に置きます。 毎朝、研究チームが提供するスマートフォンがビープ音を鳴らして、参加者にスマートウォッチを充電器から外すように警告します。 また、スマートフォンは、スマートウォッチが収集したデータを研究チームのサーバーにプッシュします。 各週の終わりに、PWA は前の週の µEMA/EMA の経験に関する 16 項目の調査を完了します。 アンケートは Qualtrics を介して管理され、必要に応じて、SLP 大学院生の RA がビデオ会議ソフトウェアを介して進行します。

第 5 週: TAN ラボでの最終セッションで、PWA はスマートウォッチを返却し、260 項目の Snodgrass と Vanderwart の写真の命名テストを完了し、研究出口インタビューに参加します。 プロトコルのあらゆる面で PWA を支援することに関与している家族、友人、またはケア提供者も、退出インタビューを完了するよう求められます。

統計分析 - 目的 #1: 治験責任医師は、μEMA または EMA 時系列の各試行をコーディングして、コンプライアンス、完了、および発話明瞭度をインデックス化します。 スケジュールされたすべての試行 (n = 合計 756 の試行) は、コンプライアンスを反映して、非応答/いいえボタン応答の場合は 0、はいボタン応答の場合は 1 としてコード化されます。 音声でキャプチャされた命名試行 (n 試行は人によって異なります) を含む配信されたすべての試行は、完了を反映して、未完了の場合は 0、完了の場合は 1 としてコード化されます。 すべてのオーディオ クリップ (n 回の試行は、命名の試行回数に応じて人によって異なります) は、完全または部分的に理解できない場合は 0、完全に理解できる場合は 1 としてコード化され、音声の理解度が反映されます。 これらの 3 つの対策のそれぞれについて、研究者は、従属変数として実現可能性対策 (すなわち、コンプライアンス、完了、または音声明瞭度) の 1 つ、独立変数として状態 (µEMA または EMA)、およびランダム参加者とトライアルの効果。 認識された負担について、調査員は 3 週間にわたって 3 つの質問/調査に対する回答を収集します。 データ量が少ないため、統計的に比較するのではなく、調査の回答をプロットして負担の増加/減少の傾向を視覚化します。

目的 #2: 研究者は、研究条件を制御しながら、患者固有の要因と実行可能性測定 (コンプライアンス、完了、音声明瞭度、および認識された負担) との間の一連の偏相関を行います。 患者固有の要因には、年齢、失語症の重症度 (QAB から導出)、非言語的認知スキル (2 つの NIH ツールボックス タスクの平均パフォーマンス)、およびテクノロジの快適性調査から導出された要約スコアが含まれます。 ここで、コンプライアンスは、各参加者の予定された試行の合計 (YESbutton/756) で割った [はい] ボタンの応答の割合になります。 完了は、命名の試行を配信された試行の合計で割った比率になります (n の命名の試行/配信された n の試行)。 音声明瞭度は、完全に理解可能な応答を命名試行の総数で割った割合になります (n 完全に理解可能な試行/n 命名試行)。 知覚負担は、すべての負担質問のリッカート応答の合計として計算されます。 多重比較補正は、p < 0.05 の誤検出率で行われます。

サンプルサイズ/検出力: 目標 #1 ロジスティック混合効果モデルの場合、1 グループあたり 10 PWA の 2 つのグループは、80% の検出力を達成して、AR(1) 共分散構造と同じ被験者の観測値間の相関が 0.600 で、アルファが 0.05 の場合。 EMA グループの完了した試験の割合が 0.500 の場合、μEMA グループの割合が 0.545 以上であれば、統計的に有意な結果が得られます。 Intille et al では、μEMA 条件と EMA 条件の比率の平均差は、コンプライアンスと完了で 0.20 を超えており、必要な 0.045 差よりもはるかに高くなっています。 これは、研究者が 2 つの条件の有意差を検出する十分な力を持っていることを示唆しています。 目標 2 の場合、20 人の参加者と 0.05 のアルファで 80% の検出力を達成するには、ピアソンの相関係数が 0.59 以上である必要があります。 このパイロットのサンプルは小さいが実現可能であるため、研究者はそのような効果を達成できない可能性がありますが、これらのデータは NIH R01 の電力計算に重要です。 さらに、研究者は、目的 2 の重要性が達成されなくても、患者固有の要因の定性的な傾向を説明するための豊富な情報を得ることができます。