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トレイルメイキングテストトライアル

トレイルメイキングテスト

トレイルメイキングテストは、視覚的注意、処理速度、および認知の柔軟性を測定する神経心理学的評価です。参加者が番号や文字を迅速に接続することにより、これを実現します。これは、医療、研究、パフォーマンスベースの環境で広く使用される迅速かつ信頼性の高いツールであり、認知の強みと弱みを明らかにし、情報に基づく意思決定をサポートします。


目次

  • 収集データ
  • 結果指標
  • テクノロジー
  • カスタマイズ
  • 推奨用途

トレイルメイキングテストのタスク設定および形式の概観

トレイルメイキングテストは一般的に2つの部分で構成されています:

  • 部分A: 参加者は、できるだけ迅速かつ正確に番号を昇順(1–2–3…)に接続します。

  • 部分B: 参加者は番号と文字(1–A–2–B…)を交互に接続し、認知の柔軟性を評価します。

参加者は、マウスを使用して円をクリックするか、モバイルタッチスクリーンで押すことができます。参加者は、間違いを犯さずにできるだけ早く作業するよう指示されています。



テストしてみる!

このLabvancedのトレイルメイキングテストのオンラインバージョンでは、参加者はまず部分Aのトレーニング試行を行い、その後部分Aのテスト、次に部分Bのトレーニングを行い、最後に部分Bのテストを行います。


トレイルメイキングテストのメトリクスと認知パフォーマンスデータ

トレイルメイキングテストは、注意、処理速度、および実行機能に関する正確なデータを提供するさまざまな認知パフォーマンスメトリクスをキャプチャします。Variables Tabの下では、このトレイルメイキングタスクのオンラインバージョンで使用されるすべての変数を完全に把握できます。

以下は、行動反応記録および試行特有のターゲット刺激の順序を処理するいくつかの主要変数です:

変数名説明
Correct Sequence - Part A部分Aのターゲットシーケンス順序を保持する配列です。
Correct Sequence - Part B部分Bのターゲットシーケンス順序を保持する配列です。
Choice Clicked参加者がクリックした選択または要素を記録します。注意:0 = 背景をクリック。
ChoiceClickedArray試行中にクリックされた要素のシーケンスを含む配列です。
Number of Errorsエラーの総数(ターゲットでないクリック)。
Completion Time - Part A ms部分Aを完了するのにかかった時間(ミリ秒単位)。
Completion Time - Part B ms部分Bを完了するのにかかった時間(ミリ秒単位)。

すべての変数は名前を変更したり編集したりできます。たとえば、タイムシリーズを追跡する必要がある場合、その設定はクリック1つで有効にできます。さらに、実験のニーズに応じて、データ記録を増やすための追加の変数を作成できます。


トレイルメイキングテストの選択されたクリック変数のタイムシリーズ記録、その値は右端の列にリストされています。

タイムシリーズの記録(timespamp)は、Choice Clicked変数のvalueが右端の列にリストされています。


トレイルメイキングテスト

部分Aでは、参加者は番号を昇順(1-2-3…)で接続し、部分Bでは番号と文字が交互に出現します(1-A-2-B…)。この典型的なタスクは、認知の柔軟性を測定します。



トレイルメイキングタスクのための高度な認知テスト技術

  • 高精度タイミング: トレイルメイキングテストは、完了時間とエラー修正の正確な測定に大きく依存し、Labvancedのミリ秒単位のタイミングにより、処理速度の微妙な差異を正確にキャプチャできます。

  • ウェブカメラ視線追跡: このタスクは視覚的にガイドされるため、外部ハードウェアを必要とせずに、検索戦略、スキャンパターン、ためらいの瞬間に関する貴重な洞察を提供するために、ウェブカメラ視線追跡を統合することを検討できます。

  • デスクトップアプリモード: ラボ内研究の場合、デスクトップアプリを使用してこのテストを管理し、EEGなどのラボハードウェアと組み合わせることもできます。

  • タッチスクリーンおよびマウス入力サポート: このプラットフォームは多様な入力方法に対応しており、参加者は従来のタスク形式やデジタルタスク形式に一致する自然な相互作用でターゲットを「接続」できます。

  • 縦断的およびリモートテスト機能: 時間の経過に伴う認知の変化を監視する場合や多様な人々に到達する場合、Labvancedはセッションやデバイスを横断してタスクの一貫した提供を可能にし、データの整合性を維持します。

トレイルメイキングテストタスク中にLabvancedで作成されたウェブカメラ視線追跡タスクを見ている人

ウェブカメラ視線追跡

組み込みのコーディング不要で、ピアレビュー済みのウェブカメラ視線追跡で視線パターンと視覚的注意をキャプチャします

トレイルメイキングテストテンプレートからの正確な反応時間を象徴する時計のアイコン

タイミング精度

時間に敏感なタスクのために、ミリ秒単位の正確さで反応時間、タスクパフォーマンスなどをキャプチャします。

トレイルメイキングテストテンプレートを変更するために使用されるLabvancedのデスクトップアプリの画像

デスクトップアプリ

デスクトップアプリを使用してラボ内研究を実施し、EEGや他のLSL接続のラボハードウェアと互換性があります。

トレイルメイキングテストのカスタマイズ

このテンプレートをカスタマイズする方法は多くあります。以下は、研究者がこのタスクを変更する際によく尋ねるいくつかのテーマです。


刺激のデザイン

画面の円は画像ファイルです。クリックすることで、Object PropertiesパネルのImageセクションを介して独自の画像に置き換えることができます。また、特定の画像にその応答のシーケンスを記録するために使用されるStimulus Infoを指定することもできます。

線/パスは、クリックのX軸およびY軸の座標をデータフレームに記録し、その値を指し示すことによって作成され、Polygon Objectはそれらの座標を使用します。線/パスのスタイルは、Object PropertiesパネルのStyleセクションで変更できます。


正確性

オブジェクト名はオブジェクトパネルに記載されたもの(例:Circle 1)で、配列(例:Correct Sequence - Part A Training)に対応します。したがって、オブジェクト名の変更は、関連する配列の更新にもつながる必要があります。


タイミングおよび試行パラメータ

特定の研究目標に合わせて試行の持続時間、試行間隔、フィードバック設定を変更します。

トレーニング試行には、割り当てられた試行の持続時間はありません。実験タスクの場合、割り当てられた試行の持続時間を変更するには、Delayed Action (Time Callback)アクションを参照し、ミリ秒単位で許容値を変更します。フレームのナビゲーションと進行状況も、フレームを追加または削除したり、ボタンやイベントを変更したりすることで変更できます。


このタスクのカスタマイズに関して助けが必要な場合は、お気軽にご連絡ください:


お問い合わせ

トレイルメイキングテストの推奨使用法

トレイルメイキングテストは、研究、臨床、パフォーマンス重点の設定で広く適用可能であり、多様な集団における注意、処理速度、認知の柔軟性を評価するのに役立ちます。

  • 高齢者/老化研究: 年齢に関連した認知の変化を監視し、実行機能の低下の初期パターンを特定するのに役立ちます。

  • 神経学的集団: 外傷性脳損傷、脳卒中、てんかん、硬膜外血腫およびその他の認知制御や視覚運動協調に影響を与える状態を含む研究で一般に実施されます。

  • 神経心理学的および精神的グループ: ADHD、うつ病、双極性障害や注意力とタスクスイッチングに影響を与える可能性のある関連条件の実行機能を検討する際に関連性があります。

  • 発達集団: 適応されたバージョンは、思春期または成人の注意制御とシーケンシングスキルを調査するのに役立ちます。

  • 高パフォーマンスまたは職業スクリーニング: 航空、輸送、安全上の重要な役割、高要求の運用環境における迅速な認知シフトが必須な分野での評価をサポートします。


サインアップ


参考文献

  • Gaudino, E. A., Geisler, M. W., & Squires, N. K. (1995). トレイルメイキングテストにおける構成妥当性:部分Bが難しくなる理由。臨床および実験神経心理学のジャーナル、17(4), 529-535. https://doi.org/10.1080/01688639508405143

  • https://www.center-tbi.eu/files/approved-translations/English/ENGLISH_TMT.pdf

関連タスク

トレイルメイキングテストは、Labvancedのタスクライブラリにおける他の認知の柔軟性および実行機能タスクと自然にペアリングされます。

ウィスコンシンカードソートタスク(WCST)

このタスクでは、参加者は異なるルールに基づいてカードをソートします。ルールがタスク中に通知なしに変更され、参加者はフィードバックから新しいルールを見つけ出す必要があります。

N-バック(2-バック)タスク

このタスクは、2-バックタスクを使用して作業記憶容量を調査します。参加者は、一連の試行を完了し、その中で現在の刺激が2つ前に呈示されたものと一致するかどうかを示さなければなりません。トレーニング試行と即時のフィードバックが学習と参加をサポートします。