Klinische Psychologie und digitale Gesundheitsforschung mit Labvanced
Labvanced ist eine umfassende Forschungsplattform für klinische Psychologie und ein digitales Studienumfeld, das flexible Werkzeuge für online- und laborbasierte klinische psychologische Studien, klinische Datenerhebung und patientenzentrierte Forschungsabläufe bietet. Als vollständig integrierte Software für klinische Psychologieexperimente und Plattform für Forschung im Bereich Verhaltensgesundheit unterstützt Labvanced Mixed-Methods-Designs, longitudinale Überwachung, adaptive Protokolle und sichere digitale Gesundheitsbewertungen – alles ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind.
Häufige Forschungsbereiche in der klinischen Psychologie, die von Labvanced unterstützt werden
Labvanced bietet eine vielseitige Forschungsplattform für klinische Psychologie und ein digitales Studienumfeld, das es Forschern ermöglicht, eine breite Palette von online- und laborbasierten klinischen psychologischen Studien zu entwerfen und durchzuführen. Als vollständig integrierte Software für klinische Psychologieexperimente und Experimentiererstellung im Bereich Verhaltensgesundheit unterstützt sie verschiedene experimentelle Paradigmen, longitudinale Designs und hybride Abläufe. Egal, ob Sie kognitive Aufgaben, Selbstberichtsbewertungen, AI-integrierte Experimente oder multimodale Studien entwickeln, Labvanced bietet ein flexibles und sicheres Forschungswerkzeug für digitale Gesundheit, das skalierbare, laborqualität Forschungsprojekte in der klinischen Psychologie ermöglicht.
Kognitive und neuropsychologische Aufgaben: Entwerfen Sie Aufgaben zu Gedächtnis, Aufmerksamkeit, exekutiven Funktionen, Verarbeitungsgeschwindigkeit und Hemmung, um die kognitive Leistung in verschiedenen klinischen Populationen zu bewerten.
Verhaltensentscheidungs- und Risiko-Paradigmen: Implementieren Sie Verstärkungslernen, Risikoverhalten, Delay Discounting, Impulsivität und belohnungsbasierte Aufgaben, um Verhaltens- und klinische Entscheidungsprozesse zu studieren.
Emotionale und affektive Verarbeitungsparadigmen: Erstellen Sie experimentelle Aufgaben, die Emotionserkennung, Bewertungen affektiver Bilder oder Videos und Stimulus-Reaktions-Messungen umfassen, um die emotionale Verarbeitung zu untersuchen.
Symptommessungen und Selbstberichtsbewertungen: Entwickeln Sie strukturierte digitale Bewertungen, Checklisten, psychometrische Skalen und adaptive Fragebögen für klinische Überwachung, Screening und longitudinale Bewertung.
Forschung zur Mensch-KI-Interaktion: Untersuchen Sie konversationelles Verhalten, Bewertungsabläufe und therapeutische oder diagnostische Interaktionen mithilfe kontrollierter, AI-integrierter experimenteller Schnittstellen.
Langzeit- und ökologische Momentaufnahme (EMA): Führen Sie Multi-Session- oder realweltliche Studien durch, um Veränderungen in Symptomen, Kognition oder Verhalten über Tage, Wochen oder Monate hinweg zu verfolgen.
Multimodale & hybride klinische Designs: Kombinieren Sie kognitive Aufgaben, Selbstberichtsdatenerfassung, Audio-/Videoeingaben, physiologische Signale und Verhaltensmaße in einheitliche experimentelle Abläufe, die für Labor- und Feldbedingungen geeignet sind.
Beispiele für in Labvanced umgesetzte Aufgaben
Trail Making Test
Im Teil A verbindet der Teilnehmer die Zahlen in aufsteigender Reihenfolge (1-2-3...), während im Teil B Zahlen und Buchstaben alternieren (1-A-2-B...), in dieser klassischen Aufgabe zur Messung der kognitiven Flexibilität.
Balloon Analog Risk Task (BART)
Die Balloon Analogue Risk Task (BART) ist eine computerisierte Messung des Risikoverhaltens, bei der der Teilnehmer einen virtuellen Ballon aufpumpt, um Belohnungen zu verdienen. Jeder Pumpvorgang erhöht die mögliche Belohnung, birgt aber auch das kumulative Risiko, dass der Ballon platzt, was den Verlust aller Gewinne für diese Runde zur Folge hat.
Wisconsin Card Sorting Test (WCST)
In dieser Aufgabe sortieren Sie Karten nach verschiedenen Regeln. Die Regeln ändern sich während der Aufgabe, ohne dass sie angekündigt werden, und Sie müssen die neuen Regeln aus dem Feedback herausfinden. Dies hilft, kognitive Flexibilität, Problemlösungsfähigkeiten und Denkfähigkeiten zu bewerten.
Generalized Anxiety Disorder (GAD-7)
Der GAD-7 ist ein 7-teiliger Selbstberichtsfragebogen, der zur Screening für die generalisierte Angststörung (GAD) entwickelt wurde. Er bewertet die Häufigkeit und Schwere der Angstsymptome der letzten zwei Wochen. Der GAD-7 ist ein zuverlässiges und valides Werkzeug zur Bewertung von GAD in klinischen und Forschungsumgebungen.
Zentrale Funktionen für klinische Psychologie & digitale Gesundheitsforschung
- Builder für Verhaltens- und kognitive Aufgaben: Entwerfen Sie klinikgradige Aufgaben für Gedächtnis, Aufmerksamkeit, Hemmung, Entscheidungsfindung und Affekt – ohne Programmierung erforderlich.
- Multimodale Datenerfassung: Kombinieren Sie Umfragen, kognitive Aufgaben, Audio, Video, Reaktionszeiten und physiologische Eingaben für umfassende klinische Datensätze.
- Tools für fernmedizinische Assessments: Führen Sie klinische Aufgaben auf jedem Gerät aus, um Tests von Patienten aus der Ferne, dezentrale Studien und flexible digitale Bewertungen zu unterstützen.
- Langfristige und Nachfolgestudien: Automatisieren Sie wiederholte Messdesigns und verfolgen Sie die Ergebnisse von Patienten im Laufe der Zeit mithilfe stabiler Online-Abläufe und der mobilen App für langfristiges digitales Gesundheitsmonitoring.
- Hybride Bereitstellungsoptionen: Führen Sie Studien online, im Labor oder in klinischen Settings durch, wobei die Desktop-App für zuverlässige Leistung und nahtlose Verbindungen zu EEG- und anderen LSL-basierten Geräten verwendet wird.
- Mobile App für Feld- und longitudinale Daten: Erfassen Sie Daten in naturalistischen Umgebungen durch mobilbasierte Tests, die für langfristige Einhaltung und wiederholte Messungen ausgelegt sind. Automatisieren Sie wiederholte Messdesigns und verfolgen Sie die Ergebnisse von Patienten im Laufe der Zeit mithilfe stabiler Online-Abläufe und der mobilen App für langfristiges digitales Gesundheitsmonitoring.
- Integrationen mit generativer KI: Labvanced ermöglicht es Teilnehmern, in einer vollständig kontrollierten Schnittstelle und experimentellen Umgebung mit KI zu interagieren, sodass Forscher konversationelles Verhalten und Mensch-KI-Dynamik präzise studieren können.
- Webcam- Augenverfolgung: Erfassen Sie Blickmuster, Fixationen und Aufmerksamkeitsmetriken mit integrierter Webcam-Augenverfolgung, die sich für Verhaltens- und klinische Forschung eignet.
- Sichere Teilnehmerverwaltung: Labvanced bietet eine sichere, GDPR-konforme Umgebung, die durch wiederholte Sicherheitsprüfungen und erstklassige Schutzmaßnahmen für klinische Forschungsdaten unterstützt wird.
Funktionsübersicht
Entdecken Sie die leistungsstarken Funktionen, die für die Gestaltung und Durchführung von Experimenten in Labvanced verfügbar sind.
Webcam-Augenverfolgung
Erfassen Sie Blickmuster und visuelle Aufmerksamkeit mit integriertem, codefreiem und begutachtetem Webcam-Augenverfolgen.
Desktop-App
Führen Sie Studien im Labor mit der Desktop-App durch, die mit EEG und anderer LSL-verbundener Laborhardware kompatibel ist.
Fortgeschrittene klinische Psychologie & digitale Gesundheitsforschung mit Labvanced
Labvanced bietet eine einheitliche Umgebung für die Durchführung von klinischen psychologischen Forschungen und bietet eine flexible Forschungsplattform für klinische Psychologie sowie ein Toolkit für digitale Gesundheit für Labore, Kliniken und interdisziplinäre Teams. Mit seiner codefreien Software für klinische Psychologieexperimente, robusten Forschungswerkzeugen für digitale Gesundheit und Unterstützung für online- und laborbasierte klinische Forschungsabläufe rationalisiert Labvanced alles, von Patientenbewertungen bis hin zu longitudinaler Überwachung. Als umfassende Plattform für klinische Psychologiestudien und Experimentiererstellung im Bereich Verhaltensgesundheit ermächtigt sie Forscher zur Durchführung von sicheren, skalierbaren und laborbasierten Studien, die die moderne Forschung im Bereich psychische Gesundheit und digitale Therapeutika vorantreiben.