
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、参加者が順序付けられた数字と文字を迅速に接続することによって視覚的注意、処理速度、および認知的柔軟性を測定する神経心理学的評価です。これは、医療、研究、パフォーマンスベースの環境で使用される、認知的強みと弱点を明らかにし、情報に基づいた意思決定をサポートするための迅速で信頼性の高いツールです。
トレイルメイキングテストのタスク設定と形式の概要
トレイルメイキングテストは通常、二つのパートで構成されています:
パートA: 参加者は可能な限り迅速かつ正確に数字を昇順で接続します (1–2–3…)
パートB: 参加者は数字と文字を交互に接続します (1–A–2–B…) これにより認知的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したり、モバイルタッチスクリーンでそれらを押したりして応答できます。参加者には、できるだけ早く、ミスをせずに作業するように指示されています。
このLabvancedのオンラインバージョンのトレイルメイキングテストでは、参加者はパートAのトレーニング試行を行った後、パートAのテストに進み、次にパートBのトレーニングを行い、最後にパートBのテストを行います。
トレイルメイキングテスト指標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、注意力、処理速度、そして神経心理学および認知研究のためのエグゼクティブ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指標をキャプチャします。 Variables Tabの下には、このオンラインバージョンのトレイルメイキングタスクで使用されるすべての変数の完全なビューがあります。
以下は、行動応答の記録と特定の試行のターゲット刺激の順序を扱ういくつかの主要な変数です:
| 変数名 | 説明 |
|---|---|
Correct Sequence - Part A | パートAのターゲットシーケンスの順序を保持する配列。 |
Correct Sequence - Part B | パートBのターゲットシーケンスの順序を保持する配列。 |
Choice Clicked | 参加者によってクリックされた選択肢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。 |
Number of Errors | 合計エラー数(ターゲットでないクリック)。 |
Completion Time - Part A ms | パートAを完了するのにかかった時間(ミリ秒)。 |
Completion Time - Part B ms | パートBを完了するのにかかった時間(ミリ秒)。 |
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、時系列をトラッキングする必要がある場合、その設定はワンクリックで有効にできます。さらに、実験のニーズに応じて、より多くのデータ記録のために追加の変数を作成することも可能です。

Choice Clicked変数の時系列記録(timespamp)、valueは右端の列に表示されます。
パートAでは、参加者は数字を昇順で接続します (1-2-3...)。パートBでは、数字と文字が交互になります (1-A-2-B...)。この古典的なタスクは、認知的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を正確に測定することに大きく依存しており、Labvancedのミリ秒単位のタイミングにより、処理速度の微妙な違いを確実にキャッチします。
ウェブカメラ視線追跡: このタスクは視覚的に誘導されるため、ウェブカメラ視線追跡を統合して、検索戦略、スキャンパターン、およびためらいの瞬間に関する貴重な洞察を提供することを検討できます。外部ハードウェアは必要ありません。
デスクトップアプリモード: ラボ内の研究のために、このテストを実施し、EEGや他のLSLベースの接続と組み合わせて使用することもできます。
タッチスクリーンと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、参加者が伝統的または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”できるようにします。
長期およびリモートテスト機能: 時間をかけて認知の変化を監視したり、多様な集団にアプローチしたりする際に、Labvancedはセッションとデバイスを超えて一貫したタスクの配信を可能にし、データの整合性を維持します。
ウェブカメラ視線追跡
組み込みのコード不要でピアレビューされた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。
タイミングの精度
時間に敏感なタスクに対して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。
デスクトップアプリ
ラボ内研究をデスクトップアプリを使用して実施します。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推奨使用
トレイルメイキングテストは、研究、臨床、およびパフォーマンスに焦点を当てた環境で広く適用されており、多様な集団における注意力、処理速度、認知的柔軟性を評価するために価値があります。 高齢者/老化研究:年齢に伴う認知的変化の監視や、エグゼクティブ機能の低下の初期の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、多発性硬化症など、認知制御および視覚・運動協調に影響を与える条件に関する研究で一般的に実施されます。
神経心理学的および精神科のグループ: ADHD、うつ病、双極性障害など、注意やタスク変更が影響を受ける可能性がある関連条件のエグゼクティブ機能を調べる際に関連します。
発達集団: 十代や若年成人における注意制御およびシーケンシングスキルを調査するのに役立つ適応バージョンがあります。
高パフォーマンスまたは職業スクリーニング: 航空、交通、安全への影響が重要な役割、高需要の業務環境で迅速な認知的シフトが必要な評価をサポートします。
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いくつかあります。以下は、研究者がこのタスクを変更する際に一般的に尋ねるテーマのいくつかです。
刺激デザイン
画面上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セクションから独自の画像に置き換えることができます。また、特定の画像に対するStimulus Infoを指定することもでき、これは応答のシーケンスを記録するイベントの一部として使用されます。
線/経路は、クリックのXおよびY座標をデータフレームに記録し、その値を指してPolygon Objectがその座標を取るように作成されます。線/経路のスタイルは、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、Objects Panelに表示されているように(例:Circle 1)、配列(例:Correct Sequence - Part A Training)に対応しています。したがって、オブジェクト名に対する変更は、関連する配列の更新にもつながるべきです。
タイミングと試行パラメータ
特定の研究目標に合わせて試行の長さ、試行間隔、および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長さはありません。実験タスクについては、割り当てられた試行の長さを変更するには、Delayed Action (Time Callback)アクションを参照し、ミリ秒単位で許可される値を変更します。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、お気軽にお問い合わせください:
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的妥当性:パートBが難しい理由。臨床・実験神経心理学ジャーナル、17(4)、529-535。 https://doi.org/10.1080/01688639508405143
https://www.center-tbi.eu/files/approved-translations/English/ENGLISH_TMT.pdf