高齢者の認知トレーニングと社会参加のための二重プラットフォームデジタル介入

サマリー

このプロトコルは、適応的認知トレーニングのためのウェブベースの仮想学習環境と、構造化されたピア間の交流のためのモデレートされたオンラインソーシャルプラットフォームを組み合わせた、高齢者向けの二重プラットフォームデジタル介入を説明しています。この記事は、参加者のオンボーディング、介入の実施、遵守のモニタリング、安全手順、そして12週間のプログラムにおける代表的な実施成果を詳述しています。

要約

認知機能や社会参加の年齢変化は、後の人生の幸福感に共同影響を与えることがあります。デジタル提供モデルは高齢者を支援する実践的なアプローチを提供するかもしれませんが、認知トレーニングと構造化されたオンライン社会参加を統合した再現可能なプロトコルは十分に説明されていません。本稿は、12週間にわたる二重プラットフォームのデジタル介入の実施を検証する4群無作為化比較試験のプロトコルを提示します。この介入には、適応的認知トレーニングのためのウェブベースの仮想学習環境(VLE)と、ガイド付き仲間交流のためのモデレートされたオンラインソーシャルプラットフォーム(OSP)が含まれます。プロトコルは、参加者の募集とスクリーニング、デジタルオンボーディング手順、介入のスケジューリング、遵守率のモニタリング、リモート参加のための安全ガバナンスについて説明しています。アウトカム収集には、全体的な認知パフォーマンス、処理速度、孤独、社会参加の指標、さらにプロトコル実施に関連するプロセス指標が含まれます。代表的な結果を含み、プラットフォームの利用率、定着パターン、研究群間の予想される結果の軌跡を示しています。これらの発見は予備的なものであり、臨床的有効性を確立するのではなく、プロトコルの実施を示すために提示されています。このプロトコルは、高齢者向けにリモートで多要素のデジタル介入を再現または適応しようとする研究者や実務者を支援する可能性があります。

概要

世界的な人口高齢化は、加齢に伴う認知機能低下と^{晩年の社会}的つながりの減少という二つの密接に関連する公衆衛生上の懸念を強めています^1,2,3。既存の疫学的証拠は、これらの状態がしばしば共存し、機能的悪化、感情的負担、長期的な健康結果の悪化に寄与する可能性があることを示しています(^4,5,6)。社会的孤立は認知症リスクの上昇とも関連しており、他のよく知られた行動的および健康関連^{のリスク因子と}並んでいます^7,8,9。最近の縦断的研究はさらに、持続的な社会的離脱が高次認知に関与する脳領域の構造的・機能的悪影響を伴う可能性を示唆し、孤独の認知的影響にもっともらしい神経生物学的文脈を提供し^ている。

これらの並行する課題は、地域に住む高齢者にとって拡張可能でアクセス可能かつ適した介入の需要を生み出しています¹³。従来のセンターベースのプログラムは利益をもたらすことがありますが、その実施は交通負担、移動の制限、スケジュールの壁、^{そして環境間}でのサービスアクセスの不均一により制約される^{ことが多いです。}そのため、デジタルアプローチは在宅またはリモート支援による介入提供の実用的な手段としてますます注目を集めています¹⁷。仮想学習環境(VLE)を通じて実施される介入を含むコンピュータによる認知トレーニングは、後期生活機能に関連する認知領域全体で繰り返し適応的な実践を提供するために用いられています⁽18,19,20)。同時に、インターネット媒介のコミュニケーションツールやオンラインソーシャルプラットフォーム(OSP)は、対面参加が限られている場合に高齢者に構造化された交流、ピア交換、社会的接触の維持の機会を提供する可能性があります(21,22,23)。

それでもなお、高齢者層におけるデジタル介入の利用は、デジタルアクセスの不均一、技術準備状況の変動、そして時間経過による一貫性の欠如により制約されています²⁴。高齢者は、視力障害、器用さの低下、機器への不慣れといった実用的な障壁に加え、自信の低さ、技術関連の不安、使用中のミスへの懸念などの心理的障壁にも直面することがあります(25,26,27)。現在の文献のもう一つの限界は、認知トレーニングとデジタル媒介による社会参加がしばしば別々の介入経路として実装されていることです。この分離は、認知的努力と社会的関与の間にある潜在的に重要な相互作用を見落とす可能性があります。社会参加自体は持続的な注意、作業記憶、抑制、視点の獲得を必要とするかもしれませんが、認知機能の向上は、より自信を持って一貫した社会的交流への参加を支えるかもしれません^28,29。

最近の研究では、多要素またはデジタル支援介入モデルに移行するものもありますが、認知トレーニングと社会参加の独立的かつ結合的な貢献を明確に区別するプロトコルは依然として限られています(19,30,31)。特に、認知トレーニングプラットフォームとモデレートされたオンラインソーシャル参加プラットフォームの両方を同じ4腕設計内で標準化する再現可能な試験プロトコルが依然として不足しています。また、オンボーディング支援の運用方法、プラットフォーム間のエンゲージメント監視、参加者報告および評価者による成果と並行してプラットフォーム由来のプロセス指標の解釈に関する方法論的指針も限られています。これらのギャップは単なる手続き上のものではありません。また、多要素デジタル介入が一貫して実施できるか、研究間で比較され、異なるデジタル準備度を持つ高齢者に適応できるかに影響します。

本稿では、VLEのみの状態、OSPのみの状態、およびVLE+OSP複合状態の独立かつ相乗効果のある実装指標を、通常ケア対照と一様に分離する新しい4腕ランダム化比較プロトコルを詳述することで、この方法論的ギャップに対処しています。認知的または社会的モジュールを単独で展開する従来のフレームワークとは異なり、このプロトコルの主な革新は完全に統合されたアプローチにあります。これは、高齢者向けに特化した再現可能な二重プラットフォームのデジタルアーキテクチャを確立し、標準化されたユーザビリティ志向のオンボーディング、安全性監督、継続的なプラットフォームレベルのプロセストラッキングを備えています。特にユーザビリティ志向のオンボーディング、構造化された導入手順、オンライン参加の安全性監督、プラットフォームレベルのプロセストラッキングに重点が置かれています。代表的な結果を含み、実施パターンと予想される評価の軌跡を示しています。これらは、メカニズムや臨床的利益の確認的証拠ではなく、予備的かつプロトコルを示すものとして解釈されるべきです。以下のセクションでは、介入とそのモニタリングフレームワークを十分に方法論的に再現するために必要な運用手順を説明しています。

プロトコル

この研究プロトコルは広東公開大学倫理委員会によって審査・承認されました(承認番号はGOU7728374)。この調査はヘルシンキ宣言に従って実施されました。登録前にすべての参加者から書面によるインフォームドコンセントが取得されました。本記事で報告された代表的な結果を裏付けるデータは、Zenodoの10.5281/zenodo.19324885で公開されています。リポジトリには、非特定化された参加者レベルデータ、データ辞書、代表的な分析に使用される統計コードが含まれています。

1. 参加者の募集と選考

1. 採用戦略
   1. 地域の健康管理機関、高齢者活動センター、地域の医療施設と採用パートナーシップを確立します。高齢者と日常的に関わるスタッフから紹介を依頼しましょう。
   2. 対面採用に加えて、年齢に合ったコミュニティフォーラムや管理されたソーシャルメディアグループでのオンライン通知を行ってください。コア研究の説明と適格性の文言は、すべての採用チャネルで一貫性を保ちましょう。
   3. 参加者募集目標を240名に設定します。このターゲットは、ランダム化前のスクリーニング失敗と喪失を可能にします。
   4. 最終的なランダム化目標を160名に設定します。ベースライン評価完了後にのみ参加者を無作為化します。
2. 適格性評価
   1. 年齢、言語能力、機器の利用可能、参加意欲について初回電話スクリーニングを実施します。学習言語で読み、コミュニケーションができる65歳以上の成人のみを対象にしてください。
   2. 安定したインターネット接続のあるタブレットやパソコンへのアクセスを確認しましょう。矯正された視力と聴力が画面ベースの参加に十分であることを確認しましょう。
   3. 電話面接に合格した候補者には、対面面診察または安全なビデオベースのベースライン診察を予約してください。すべての候補者に対して同じスクリーニング順序を用いてください。
   4. モントリオール認知評価を実施してください。認知症の臨床診断があるかスコア18未満の候補者は除外します。
   5. 患者健康アンケート9を実施してください。スコア15以上の候補者は除外し、必要に応じて臨床紹介を手配します。
   6. 参加者がタッチスクリーンやマウスを独立して操作できるかどうかを確認しましょう。標準指導後に自立した機器使用が困難な重度の運動障害を持つ候補者は除外します。
   7. スクリーニング時に各除外理由を記録してください。不適格理由がインターネットアクセス、機器の入手可能性、またはデバイス使用能力の不足に関連しているかどうかを記録してください。

2. ベースライン評価(T0)およびランダム化

1. ベースラインでのアウトカム測定
   1. ランダム化前に完全なベースライン評価を行いました。すべての評価者ベースおよび自己申告の指標を標準化された順序で実施します。
   2. ベースラインでモントリオール認知評価と数字記号置換テストを実施してください。同じ訪問中にトレイルメイキングテストのパートBと指のスパンを実施します。
   3. UCLA孤独度尺度と社会活動頻度尺度を基準値で実施してください。eHealth リテラシースケール、EQ-5D-5L、患者健康質問票-9をあらかじめ指定された時間に実施してください。
   4. 年齢、性別、学歴、居住環境、スマートフォン使用期間、日々のインターネット利用頻度、高血圧歴、糖尿病歴などの人口統計的および臨床的共変量を収集します。
   5. 参加者のグループ割り当てを厳密に盲検した独立した訓練を受けた評価者を用いて、評価者による認知テストを実施します。この盲検プロトコルは、評価者を介入から分離し、参加者にグループ割り当てを開示しないよう指示するもので、介入直後の評価(T1)および12週間追跡評価(T2)を含むすべての評価時点で維持されていることを確実にしてください。
   6. 心理社会的自己申告測定において参加者盲検は実現可能ではありません。この限界は、孤独や社会参加の結果を解釈する際に考慮すべきです。
2. ランダム化
   1. コンピュータベースのランダム化プログラムで割り当てシーケンスを生成します。1:1:1:1の比率で160名の適格参加者を無作為に割り当てます。
   2. 40名をアクティブコントロールグループ(標準化された週次健康教育チェックイン)に、40名をVLEのみグループ(バーチャルラーニング環境を通じた適応認知トレーニングを受ける)に割り当てます。同時に、40名をOSPのみのグループ(オンラインソーシャルプラットフォームを通じてモデレートされたピア交流を行う)に割り当て、残りの40名をVLE+OSPの複合グループ(認知トレーニングと社会参加の両方の要素を受けます)に割り当てます。
   3. すべての基準評価が完了するまで割り当て順序を隠してください。連番の封筒か、安全な中央ランダム化データベースのいずれかを使いましょう。
   4. 対照群に対して12週間にわたり週に1回標準化された健康教育を提供します。スタッフとの連絡は週に1回10分のチェックインコールに制限してください。
   5. 介入期間中は、認知トレーニング課題やオンライングループ交流をコントロールグループに提供しないでください。倫理提出で承認された取り決めであれば、T2後にデジタル介入への遅延アクセスを提供すること。
      注:全体の研究デザイン、4アーム構成、評価スケジュールは図1に示されています。参加者のスクリーニング、除外、登録、割り当て経路は図2に示されています。基準となる人口統計学的特徴およびデジタル準備度の特性は表1に記載されています。完全なアウトカムフレームワーク、データ型、収集時点は表2に記載されています。

3. オンボーディングおよび技術研修

1. デバイス設定
   1. 介入部門に割り当てられた参加者一人ひとりに、個別のオンボーディングセッションを1回スケジュールしてください。持続時間を約60分に設定してください。
   2. 参加者のデバイスに必要なVLEプラットフォームまたはOSPプラットフォームをインストールします。プラットフォーム名、開発者、バージョン番号、アクセスルート、デバイス互換性を資料ログに記録してください。
   3. フォントサイズ、コントラスト、音声レベル、通知設定を参加者のニーズに合わせて調整してください。セッション終了前に選択した設定を保存してください。
2. ユーザートレーニング
   1. ログイン、タスク開始、メッセージ投稿、音量制御、ログアウト手順のスクリーンショットを含む大文字の印刷マニュアルを用意してください。
   2. ログイン手順を一度だけ実演してください。次に、参加者に同じ手順を独立して3回繰り返すよう求めます。
   3. タスクの開始方法やディスカッションセッションへの参加方法を実演しましょう。次に、参加者に監督付きで1回の練習を完了させるよう求めます。
   4. 技術サポートのルートを導入しましょう。可能であれば、直接電話番号1つとプラットフォーム内のヘルプルートを1つ提供してください。
   5. 介入開始前にオンラインの安全ルールを確認しましょう。グループスペースではパスワード、財務情報、身分番号、プライベート連絡先の共有を控えるよう指示してください。
   6. オンボーディングが成功裏に完了したかどうかを記録してください。独立したログインやナビゲーションが初回で完了できない場合は、7日以内に再オンボーディングセッションを1回スケジュールしてください。
      注:オンボーディングワークフロー、インターフェースパスウェイ、代表的なVLEタスク画面は 図3に示されています。

4. バーチャルラーニング環境部門への介入実施

1. プラットフォーム構成
   1. VLEを週3回、12週間にわたって提供するよう設定してください。各セッションは20分から30分の間にまとめてください。
   2. すべてのモジュールの開始難易度をレベル1に設定してください。全参加者の最大難易度をレベル8に設定してください。
   3. 各セッションで同じモジュール順を使いましょう。記憶タスクから始め、注意と処理速度のタスク、そして実行制御タスクで締めくくります。
   4. 難易度は同じモジュールで連続して2回連続で80%以上に達した場合にのみ可能です。閾値に達しないときはモジュールを現在のレベルに保ちます。
   5. 適応ルールを各モジュールに個別に適用します。閾値を満たすモジュールのみを進め、他のモジュールは変更せずに進めます。
2. タスクモジュール
   1. まずメモリモジュールを届けろ。パターン想起および遅延一致タスクを用い、1セッションあたり12回の試行を行います。
   2. 次に注意と処理速度モジュールを提供。視覚的なターゲット識別タスクを気を散らすものと、1セッションあたり24回の試行を行います。
   3. エグゼクティブコントロールモジュールは最後に届けろ。1セッションあたり18回の試行を行うルール切り替えタスクを活用しましょう。
   4. 各タスクタイプ内でスコアリングルールは一定に保ちましょう。各セッションの精度、応答時間、完了状況、達成レベルを記録します。
3. セッション管理
   1. モジュールシーケンスが完了するか、最大セッション時間に達したら自動的にセッションを終了します。セッションをアドホックで延長しないでください。
   2. 各モジュールを終えた後に即座にポジティブなフィードバックを提供しましょう。すべてのVLE参加者に同じフィードバック形式を使用してください。
   3. 3日間連続ログイン記録がない場合は自動リマインダーを発動します。今後48時間以内に活動がなければ、スタッフの連絡を1回行ってください。
   4. 各VLE参加者のスタッフサポート時間の総量を記録してください。このデータを後で活用して、研究群全体の曝露と接触強度を評価します。

5. オンラインソーシャルプラットフォーム部門への介入実施

1. グループの結成とモデレーション
   1. OSP参加者を5人から8人の小グループに割り当てます。年齢層や共通の趣味、元職種、日常のライフスタイルの好みなど幅広い関心分野ごとにグループをバランスよく分けて、初期のピアエンゲージメントを促進しましょう。
   2. 各グループに訓練を受けたモデレーターを1名割り当てます。参加者との交流が始まる前に、同じモデレーター研修を完了してください。
   3. モデレーターのトレーニング内容をスタディファイルに記録してください。ファシリテーションルール、プライバシー保護、中立的なプロンプト、エスカレーション手続きを含めましょう。
2. 構造化された相互作用活動
   1. 週に1回、45分の同期ビデオセッションをスケジュールしましょう。各セッションの開始時には、すべての参加者の音声と映像のチェックを行います。
   2. セッションごとに決められた週次ディスカッショントピックを1つずつ使いましょう。例えば、子供の時代の趣味、忘れられない祭り、料理の習慣、地元のお気に入りの場所などがあります。
   3. グループチャットで毎日1つの非同期ディスカッションプロンプトを投稿してください。プロンプトの形式はグループや週ごとに一貫性を保ちましょう。
   4. 毎週、リスクの低い共同作業を1つ導入しましょう。共有写真テーマ、週ごとの記憶共有タスク、簡単なグループウェルネスチャレンジなどの活動を活用しましょう。
   5. 注:OSP群の相互作用モード、活動スケジュール、調節経路は 図4に示されています。
3. 節度と安全性
   1. 毎日グループの活動ログを見直しましょう。対立、嫌がらせ、苦難信号、プライバシー侵害のスクリーニングを行います。
   2. リスクイベントが発生した場合、すべてのグループで同じ介入ルールを適用してください。問題のある内容を削除し、参加者に個別に連絡を取り、安全記録に行動を記録してください。
   3. 深刻な安全性の懸念は、同日に指定された臨床医または主任研究者に報告してください。今後の対応は、事前に定められた安全ワークフローに従ってください。
   4. 参加者の投稿が日中のモデレーション時間中に仲間から返信がない場合は、4時間以内に返信してください。モデレーターの返信1つと中立的なタグ1つを使って、ピアの反応を促しましょう。
   5. グループごとにできるだけ一貫した調整の強度を保ちましょう。モデレーターとの接触や介入の行動を記録し、後で確認してください。

6. VLE+OSP複合アームの介入実施

1. スケジュール調整
   1. VLEトレーニングは週に3日決まった日に割り当ててください。OSPのライブセッションと非同期活動は別々の日に割り当ててください。
   2. 12週間の介入期間中、週ごとの構成を安定させてください。すべての複合アーム参加者には同じスケジューリングテンプレートを用いてください。
   3. グループメッセージで、共同のVLE参加のマイルストーンを認識してください。表現は週ごとに標準化しておきましょう。
   4. この部門のすべての技術サポート時間、モデレーターとの連絡、研究者の連絡先を別々に記録してください。これらのデータを用いて、複合アームがより大きな総曝露を受けているのか、それともスタッフの注意が多いのかを評価してください。

7. データ収集と監視

1. 連続プロセスデータ
   1. 介入期間中、VLEログを自動的に収集してください。ログインタイムスタンプ、セッション時間、モジュール完了、達成レベル、平均精度、平均応答時間を記録します。
   2. 介入期間中、OSPの活動ログを自動的に収集します。投稿数、コメント数、反応数、ビデオセッションの参加時間、完了した共同作業の数を記録しましょう。
   3. 応答遅延を、参加者の投稿から最初のピア応答までの経過時間(分)と定義します。生ログではモデレーターの回答をピアの回答とは別に扱いましょう。
   4. エンゲージメント強度を、週ごとのログイン頻度、完了したVLEセッション数、オリジナル投稿数、コメント数、視聴した動画時間の標準化された合計と定義してください。各要素を合計する前にzスコアに変換してください。
   5. 複合エンゲージメント指数を、12週間の介入期間中の各参加者の標準化されたプラットフォーム・エンゲージメント変数の平均として定義します。期待される対数フィールドの少なくとも70%が利用可能である場合にのみインデックスを計算してください。
   6. 欠損ログレコードは欠損とみなし、検証されたシステム記録で未使用が確認されない限りゼロとして記録しないでください。すべてのデータクリーニングルールを統計コードファイルに記録してください。
      注:プロセス指標および遵守関連変数は 表3にまとめられています。
2. 介入後評価(T1)
   1. 12週間の介入終了後7日以内にすべてのベースラインアウトカム指標を再実施してください。ベースラインで使用した評価順序を維持してください。
   2. システムユーザビリティスケールをT1で実施してください。すべての参加者に同じ言語版を使用してください。
   3. T1でNASAタスク負荷指数を管理してください。他の疲労や負担の楽器を代わりに使わないでください。
   4. T1で完了率、欠席理由、プロトコルの逸脱を記録します。有害事象および負荷指標を研究データベースに記録してください。
3. フォローアップ評価(T2)
   1. 介入終了から12週間後に最終アウトカム評価を実施します。この時点を原稿全体の第24週と定義してください。
   2. 表2で特に指定されていない限り、ベースライン時に収集した認知、心理社会、健康関連の測定を再実施します。
   3. 可能な限り、評価者による施行措置に対して盲検を維持します。盲目解除の事例があれば、研究ログに記録してください。

8. 統計分析

1. 一次分析計画
   1. 線形混合モデルを用いて繰り返し連続アウトカムを解析する。グループ、時間、グループごとの相互作用を固定効果として含めてください。
   2. 参加者をランダム効果として含める。モデル収束が達成された場合は、非構造化共分散行列を用いましょう。一次モデルが収束しない場合のみ、一次自己回帰または複合対称構造を用いてください。
   3. ベースライン年齢、学歴年数、従属変数のベースライン値を加えます。すべての主要モデルで同じ共変量ルールを保持します。
   4. 一次分析は治療意図の枠組みのもとで実施してください。利用可能な反復測定データを含むすべての無作為化参加者を含みます。
   5. 混合モデル枠組み内で、欠落した結果データをランダムに欠落する仮定のもとで扱います。喪失率が10%を超える場合は、多重補完を用いた感度分析を実施します。
   6. 主要アウトカムを事前に指定し、必要に応じてホルム調整をペアワイズのポストホック比較に適用することで多重性を制御します。探索的な成果は確認的ではなく、支援的なものとして扱いましょう。
2. アシアメントと探索的サブグループ分析
   1. VLE部門における高い遵守率とは、割り当てられた36セッションのうち少なくとも27回を修了していることと定義します。遵守率の低下とは、27回未満のセッションを完了した場合と定義します。
   2. OSP部門での高い関与とは、平均して週に少なくとも4日の積極的な参加を指します。積極的な参加とは、投稿、コメント、または予定されたビデオセッションへの参加と定義します。
   3. アシアランスベースのサブグループ分析は探索的かつ事後的なものとして扱う。これらの比較をランダム化した因果的対比として解釈しないでください。
   4. すべてのグループのスタッフとの接触時間とプラットフォームでの露出時間を記録してください。これらの変数を考慮して、特に複合兵種における実装の違いを説明してください。

結果

合計240名が適格性をスクリーニングし、4つの研究群に160名が無作為に割り当てられました。介入後の評価では、141名の参加者が分析対象として残っており、保持率は88.1%に相当しました。参加者の流れは 図2に示されています。

ベースラインの人口統計学的特徴、健康関連性、デジタル準備状況は 表1に示されています。4つのグループにおいて、年齢、性別分布、教育レベル、一般的な慢性疾患、基礎認知スコア、基礎孤独感、デジタルアクセス指標は登録時に概ね比較可能でした。完全なアウトカムフレームワークと測定スケジュールは 表2に示されています。

これらの代表的な発見は、自動化された実装監視と長期的な成果評価の相乗効果を示すことで、デュアルプラットフォームプロトコルの運用実現可能性を検証しています。高い定着率と一貫したプラットフォームエンゲージメント...

ディスカッション

この記事では、高齢者に認知トレーニングと構造化されたオンライン社会参加を提供するための二重プラットフォームプロトコルについて説明します。代表的な結果は、決定的な有効性を確立するのではなく、介入がどのように実施され、監視され、耐容されるかを示すために提示されます。本研究の主な新規性は、厳密に構造化された4腕構造にあり、単一のランダム化コホート内で認知トレーニング(VLE)および構造化された社会参加(OSP)の提供を見事に実行・分離しています(図8)。これまで異なっていたこれらの経路を統合し、一貫した二重プラットフォームの枠組みに統合することで、このプロトコルは単一ドメイン介入を超えて分野を前進させます。さらに、使いやすさ志向のオンボーディングおよび継続的なデジタルプロセストラッキングに関する高度に再現性の高い標準を導入しており、これらは高齢者技術試験³⁰において重要でありながら依然として過小報告されている要素です。

材料

この記事で使用された材料の一覧

名前	会社	カタログ番号	コメント
BrainHQ	Posit Science, San Francisco, CA, USA	N/A	バーチャル学習環境として使用されるWebベースおよびアプリベースの認知トレーニングプラットフォーム。すべての参加者に同じトレーニングモジュールを選択し、研究全体で同じ管理ダッシュボード/エクスポート形式を維持します。
Digit Span	Pearson, San Antonio, TX, USA	100000392	WAIS-IV Digit Spanの教材を使用して実施します。T0、T1、T2で同じ言語バージョンと管理ルールを用います。
Digit Symbol Substitution Test	Pearson, San Antonio, TX, USA	100000392	WAIS-IV Codingの教材を使用して実施します。これはDSSTのソースを再現可能な方法で文書化する最も清潔な方法です。
eHealth Literacy Scale (eHEALS)	Norman and Skinner / JMIR Publications	N/A	8項目の自己報告式eHealthリテラシー測定。研究全体を通じて、単一の検証済み言語バージョンを使用します。
EQ-5D-5L	EuroQol Research Foundation, Rotterdam, the Netherlands	N/A	研究サイトの公式ライセンスを受けた成人用EQ-5D-5L言語バージョンを使用します。使用した正確な言語バージョンを方法論のセクションに記録します。
IBM SPSS Statistics	IBM Corp., Armonk, NY, USA	N/A	バージョン29.0.x。記述統計、線形混合モデル、および主要な集計に使用します。利用可能な場合は、最終稿で正確にインストールされたサブバージョンを報告します。
Montreal Cognitive Assessment (MoCA)	MoCA Cognition, Montréal, QC, Canada	N/A	すべての評価で同じ言語で公式の紙版、バージョン8.1を使用します。公式の管理と採点指示に従います。
NASA Task Load Index (NASA-TLX)	NASA Ames Research Center, Moffett Field, CA, USA	N/A	事前に指定された作業負荷と負担の測定として、公式のNASA-TLX機器を使用します。簡略化されたチェックリストに置き換えないでください。
Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9)	Pfizer Inc., New York, NY, USA	N/A	9項目のうつ病スクリーニング質問票。研究全体で一貫して、1つの認可/許可された言語バージョンを使用します。
R	R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria	N/A	バージョン4.5.3。感度分析、再現可能なスクリプト、および必要に応じて図の生成に使用します。
REDCap	Vanderbilt University / REDCap Consortium, Nashville, TN, USA	N/A	研究データベース管理、eCRF構築、および調査/データ取得のための安全なウェブアプリケーション。研究チームに利用可能な機関の展開を使用します。
Social Activity Frequency Scale	Study investigators	N/A	社会参加の頻度を定量化するために使用される研究質問票。完全な項目セットと採点指示を再現性のために補足ファイルとしてアップロードする必要があります。
System Usability Scale (SUS)	John Brooke	N/A	10項目の使いやすさ質問票。介入後の評価で一貫して1つの言語バージョンを使用します。
Trail Making Test Part B	Various standardized paper forms	N/A	標準化された紙のTMT Part Bフォームを使用し、すべての時間点で同じ管理指示、タイミングルール、および中止ルールを維持します。
UCLA Loneliness Scale, Version 3	Daniel W. Russell	N/A	20項目の孤独感測定。一貫してバージョン3を使用し、原稿全体で同じスコア方向を保持します。
WeChat	Tencent Mobile International Limited / Tencent Inc., Shenzhen, China	com.tencent.mm	オンラインソーシャルプラットフォームとして使用されるメッセージングおよびグループ交流プラットフォーム。グループチャット、非同期投稿、およびグループビデオ交流をサポートします。