介绍
通过敏感的认知测试来检测阿尔茨海默病 (AD) 和痴呆症的早期阶段已成为痴呆症研究和护理领域日益重要的优先事项。COVID-19 危机对痴呆症研究和临床实践造成了广泛干扰，评估和护理活动部分或全部通过远程管理继续进行。因此，通过采用基于数字的评估，老龄化和痴呆症研究的未来已经从根本上改变。在大流行之前，一些研究项目的初步报告为使用基于网络的认知测量方法来提高临床试验的筛选和招募效率以及前瞻性监测有认知能力下降风险的中老年人提供了初步支持，1 – 3从而减轻对可扩展性和参与者的可访问性、参与度和保留率的担忧。然而，对于这些登记处使用的几项措施，它们仍将得到现场诊所或实验室同行的验证，这引起了心理测量界对其在大流行期间和之后广泛采用的担忧。

视觉短期记忆结合任务 (VSTMBT) 是一种很有前景的认知测量方法5，可用于识别 AD 特异性痴呆以及 AD 的前驱期和临床前阶段，正如许多实验室研究所证明的那样。6 – 9与传统的认知测量不同，VSTMBT 的表现对年龄、10 – 13教育和识字率14不敏感，并且不仅对 AD 表现出高敏感性，而且具有高特异性。

使用 VSTMBT 的在线数据收集提供了开发新型数字 AD 生物标志物、开展大样本研究并通过促进代表性不足群体的参与来增加研究参与者的多样性的机会。18另一方面，尽管数据表明 VSTMBT 的评估特性在计算机、平板电脑和印刷抽认卡等传统媒介上仍然可靠，19由研究人员管理，但没有适合在线、远程自助的任务版本。评估已与在更严格的实验室条件下收集的数据进行了比较。我们的目标是验证基于网络的 VSTMBT 版本，该版本适合在个人设备上进行远程自我管理。

方法
我们着手验证 VSTMBT 的基于网络的自我管理版本，并将实验室性能与家庭性能进行比较。使用 G*Power 3 20进行功效分析，以确定 在重复测量中检测中等效应大小（偏 eta 平方 = 0.06， f = 0. 0.25）所需的样本，其中功效 ≥ 0.80，且 alpha = 0.05采用一组和两次测量进行设计（家庭与实验室）。总共 33 名参与者需要达到 80.4% 的几率正确拒绝测试地点之间没有差异的原假设。

无论参与者的第一次测试是在实验室还是家庭进行，他们都会收到一份信息表，并有机会与研究团队讨论他们的参与情况。一旦他们表示想要参加，所有参与者都会被引导到在线平台，其中提供了信息表的副本以及数字同意书。除非参与者表示同意，否则他们不会继续进行研究。最初，2021 年 9 月至 2022 年 10 月期间，英国东北部英格兰大流行期间社会限制宽松，通过电子邮件从社区研究登记处招募了 699 名老年人（> 49 岁），招募了 47 名参与者。然而，由于个人设备故障（n = 4)，在家评估后未能参加实验室评估 ( n  = 3) 以及在实验室评估后未能完成在家评估 ( n  = 3)，其余 37 名参与者被纳入当前研究。这些人是老年人（72.97% 为女性；100% 为白人），年龄范围为 51-77 岁（平均年龄 65.89 岁）。

如果参与者使用自我报告报告了视觉障碍、主要灵活性问题以及认知和/或神经发育障碍的病史，则被排除在外（有关筛选问题，请参阅补充材料）。此外，在线认知任务中嵌入了一个可能解释短期绑定问题的感知绑定问题屏幕（在任务开始时）；没有参与者未通过此筛选（准确度得分 < 8/10 筛选试验）。符合条件的参与者在完成 VSTMBT 之前回答了有关年龄、性别和受教育年限的人口统计问题。此外，在家庭测试条件下，参与者完成了计算机焦虑量表21和一些有关其家庭环境的其他问题（参见支持信息）。在实验室测试条件下，研究人员还进行了阿登布鲁克认知检查-III (ACE-III)。由于时间压力，一名参与者完成了迷你阿登布鲁克认知考试 (M-ACE) 22 。有证据表明 M-ACE 和 ACE-III 的分数具有可比性。23 名参与者在家中和实验室完成了相同的测试方案（顺序是平衡的，参与者被随机分配到其中一种条件），间隔 48 小时（一名参​​与者无法在截止日期前完成），并且没有规定在一天的同一时间接受任务。除 ACE-III 外，所有问卷和任务均在 Psytoolkit 中进行编程和管理24 , 25并需要一台带有键盘和鼠标的计算机/笔记本电脑才能完成。

道德声明
诺森比亚大学纽卡斯尔道德委员会授予了伦理批准（参考号：31372）。

认知任务
我们使用 Parra 8建议的设置来执行该任务，该设置使用仅形状和颜色形状条件（参见图 1(a)）以获得示意图）。两种条件均包含 32 项试验，其中 16 项相同试验和 16 项不同试验。在每种情况下，向参与者展示两个物体 2 秒钟，然后向参与者展示空白屏幕 1 秒钟，然后再展示两个形状。参与者必须说明第二次呈现的形状与第一次呈现的形状是否相同或不同。在仅形状条件下，形状是黑色的，并且在 16 次不同的试验中，第二次呈现的形状不同。在彩色形状条件下，两个形状中的每一个都有不同的颜色，在不同的试验中，颜色在形状之间交换。绑定任务之前进行感知屏幕，以确保绑定错误不是感知绑定缺陷的人为因素。具体来说，参与者必须确定线条上方呈现的三种颜色形状是否与线条下方的彩色形状相同。感知筛选由 10 个试验组成，其中 5 个相同试验和 5 个不同试验。在不同的试验中，在线下方的两个形状之间交换颜色。

以书面形式和视频演示向参与者提供说明，如果不清楚，则有机会重复说明（所有参与者至少观看一次说明才能继续，但可以根据需要多次重复观看）。如果参与者需要有关如何完成此任务的更多信息（没有参与者联系研究团队），他们还有机会联系研究团队的成员。此外，在完成绑定任务中的两个条件之前，参与者完成了四次训练试验（如果需要，可以选择重复，尽管没有参与者重复这些训练超过一次）。没有向参与者提供有关他们在训练试验期间表现的反馈。

统计分析
我们首先使用重复测量方差分析来分析数据，其中有两个因素影响个体准确性得分。第一个因素是条件（形状与颜色形状）。第二个因素是“测试地点”（家庭与实验室）。随后，我们对形状和颜色条件下实验室和家庭表现之间的差异分数进行了贝叶斯单样本t检验。这些分数是通过从每个参与者在实验室条件下的分数减去他们在家庭条件下的准确性分数得出的（见图1(c)）。贝叶斯单样本t- 分别对形状和颜色-形状条件进行测试。在我们的贝叶斯分析中，主模型假设变化分数将不同于零，而比较模型则假设分数不会显着不同于零。与旨在拒绝零假设的传统频率统计不同，贝叶斯分析允许我们直接权衡零假设（测试位置之间没有差异）的证据与主要假设（测试位置之间存在差异）的证据。26频率分析和贝叶斯分析都是使用 JASP 版本 0.12.2 进行的。27

结果
样品特性

方差分析
我们对个体参与者的准确度分数进行了重复测量方差分析，其中包括“测试位置”（家庭与实验室）和“条件”（形状与颜色形状）因素（结果见图 1(b) ）。我们发现条件F (1,36) = 1.640、p  = .208、n 2  = 0.038没有显着影响。至关重要的是，位置F (1,36) = 0.070，p  = .793，n 2 = 0.0001415没有显着影响 ，并且条件交互作用下的位置F (1,36) = 0.233，p  = .632，n 2  = 0.0003931。

贝叶斯t检验
为了确认无效结果，我们接下来通过从在家测量的准确度分数中减去实验室测量的准确度分数来计算每个参与者和每个条件的差异分数（参见图1(c)了解各个参与者的差异分数）。我们使用贝叶斯单样本 t 检验对此进行了分析，主要假设是测试值与 0 显着不同，另一种假设是变化分数不会与 0 显着不同。柯西先验为 0.707。形状条件的结果（BF 01  = 5.608，误差% = 0.046）提供“中等” 28对原假设的支持，并表明结果在原假设（测试环境分数之间没有差异）下出现的可能性是主假设（有差异）下的 5.6 倍。颜色形状条件的结果（BF 01  = 5.024，error% = 0.046）表明对原假设的支持为“中等” 28，并表明数据在原假设下发生的可能性是原假设的 5 倍。

家居环境问题
关于参与者在家中环境的问题表明，37 名参与者中的大多数使用台式电脑（n  = 24；56.75%），而不是笔记本电脑（n  = 13；35.13%）。最受欢迎的浏览器是 Chrome 浏览器 ( n  = 21; 56.75%)，其次是 Microsoft Edge ( n  = 7; 57%)、Explorer ( n  = 1; 0.2%)、Internet Explorer ( n  = 1; 0.2%)、Mozilla ( n  = 4; 10.8%) 和 Safari ( n  = 3; %)。共有n  = 6 名参与者 (16.2%) 被打扰，例如被家庭成员或门铃响了。进一步n = 2 名参与者 (5.41%) 报告了技术问题（例如 Wi-Fi 连接问题）。最后，一名参与者 (2.7%) 承认在完成研究时观看/收听了视频。

讨论
我们着手开发一个适合远程自我管理的短期记忆绑定任务版本。我们通过用户讨论开发了一个版本，然后在 37 名健康的老年人中试用了最终版本。无论参与者是在家中还是在实验室进行测试，我们都没有发现统计学上的显着差异。这些结果得到了进一步的贝叶斯分析的证实，贝叶斯分析没有发现在家收集的数据与实验室收集的数据之间存在差异的证据。此外，围绕家庭环境的自我报告问题表明，虽然一些参与者感到不安或遇到技术问题，但我们仍然发现家庭或实验室测试数据之间没有差异。

从家庭测试环境问题获得的数据表明，大多数参与者在家进行自考时没有遇到任何干扰或技术困难。有趣的是，只有一名参与者报告在家庭测试期间参与了次要任务，例如观看或收听视频。虽然可以想象参与者可能提供了社会期望的反应，但实验室和家庭数据之间的一致性破坏了这种可能性。尽管如此，如果没有家庭评估的视频记录，我们不能排除参与者在测试期间脱离辅助活动或招募家庭成员协助或确实参加家庭测试的可能性。

这些结果对 AD 研究具有重要的机遇和意义。将来，这里开发的 VSTMB 任务版本可能有助于招募大样本队列，以评估先前使用面对面 VSTMBT 的效果是否适用于系列测试（即减少纵向研究中的退出）。此外，作为一种有效的工具，在线版本可用于基线和重复评估，强烈推荐后者，因为它可以提供受试者内记忆分数的变异性。29 , 30这些发现也为支持研究和临床评估远程神经心理学评估的可行性提供了证据。

至关重要的是，该任务的在线版本提供了增加参与 AD 研究的参与者多样性的前景，并可能减轻大流行后一些持续的服务和研究中断。同样，鉴于该任务的说明简单、语言要求低以及教育和文化不敏感，19该数字版本可以在资源匮乏地区（例如中低收入地区）提供具有成本效益的文化适宜措施。国家。36尽管如此，我们必须对这种基于网络的在线工具相对于传统版本的潜在影响力保持谨慎乐观。事实上，本研究有两个应该考虑的主要局限性。首先，数据是从相对较少的健康老年人中获得的（尽管该研究有足够的说服力），因此有必要在患有认知障碍的老年人中复制当前的研究结果。其次，样本主要由受过良好教育的白人参与者组成，因此有必要在未来的研究中对来自不同人口背景的个体进行大规模研究来检验这些结果。此外，有关家庭环境的问题尚未得到验证，我们可能错过了一些可能影响性能的重要细节。我们小组未来和正在进行的工作将解决这些缺点，并将探讨使用障碍，例如数字素养和贫困，这些障碍可能因地区乃至全球背景而异。进一步的工作还将探索从实验室到临床的应用。