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随着痴呆症的全球负担继续困扰着我们的医疗保健系统,越来越需要高效、客观和敏感的工具来检测神经退行性疾病并捕捉日常认知的有意义的变化。新兴的数字工具提供了一个很有前途的选择,可以解决当前方法的许多缺陷,使用环境包括早期发现、风险分层、预后和结果测量。然而,缺乏用于指导假设和数字工具结果解释的概念模型,需要对来自各种传感器的大量连续数据进行排序和组织。在这个观点中,我们提出了一个神经心理学框架,与一个关键的新兴方法-数字显型一起使用。日常行为的变异性(VIBE)模型植根于神经心理学、神经学、康复心理学、认知神经科学和计算机科学文献的既定趋势,连接个体内部变异性、认知能力和日常功能的模式,跨越从健康到痴呆的临床阶段。基于VIBE模型,我们提出了可测试的假设,以指导数字化表现型研究的设计和解释,这些研究捕获了在体内的日常认知。我们总结了应用数字表现型方法来提高老年人认知评估的效率、可及性、准确性和生态效度的方法学考虑和未来方向。
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