《Neuropsychologia》：MST in the Wild: Optimizing the Mnemonic Similarity Task for Use in Diverse Environments
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记忆相似性任务优化版（oMST）作为自动化认知筛查工具，在五个实验中验证了其可靠性和有效性。研究覆盖线下与线上、不同地区及多年龄段参与者（1,685人），结果显示oMST在诱饵辨别任务上跨场景稳定，视觉敏锐度不影响成绩，证实其适用于多样化环境。
莉莲·阿泽尔（Lilian Azer）| 凯西·R·范德利普（Casey R. Vanderlip）| 丽莎白·L·梅耶（Lizabeth L. Mayer）| 卢克·埃勒特（Luke Ehlert）| 大卫·苏尔策（David Sultzer）| 欣婉·申（Hye-Won Shin）| 克雷格·E·L·斯塔克（Craig.E.L. Stark）
加州大学欧文分校神经生物学与行为系，美国加利福尼亚州欧文市生物科学III楼1400室，邮编92697
摘要
背景
目前尚缺乏可靠的认知衰退测量指南和工具。这可能是由于缺乏完全自动化、可自我完成且能自动评分的认知筛查工具。
方法
我们使用了优化版的记忆相似性任务（oMST；Stark等人，2023年），这是一种基于网络的自我完成式计算机工具，改编自原始的MST。oMST专为认知筛查和人群筛选设计，是传统神经心理学测试的更优替代方案。我们通过五项实验对1,685名参与者进行了测试，以评估其可靠性、有效性和可用性。
结果
面对面测试与远程测试之间的区分度高度相关。这些结果在不同测试地点都是一致的，证明了oMST的稳健性。重要的是，视力对测试表现没有影响。
结论
我们的研究结果表明，oMST是一种可靠且易于使用的认知筛查工具，适用于多种测试环境和实施方式，填补了早期认知衰退筛查中的关键空白。
部分内容摘录
背景
美国中年人患痴呆症的风险约为42%，预计到2060年这一数字将从2020年的约51.4万人增加到约100万人（Fang等人，2025年）。在理解痴呆症风险时，需要考虑多种因素，如社会人口统计因素（年龄、种族/民族等）、APOE ε4基因携带状态以及生活方式和健康状况（Cosentino等人，2008年；Fang等人，2025年；R?hr等人，2022年；Vanderlip和Stark等人）。
方法
本研究共使用了八种不同的测试环境：1）加州大学欧文分校的面对面测试；2）在线测试；3）阿尔茨海默病研究中心（ADRC）；4）加利福尼亚州长滩和安大略市的Golden Future 50+老年人活动；5）Somang Society韩国文化中心；6）Understanding America Study全国在线测试平台；7）Prolific全球在线测试平台。
实验1
实验1旨在通过被试内设计，评估面对面由研究人员进行测试与远程自我完成测试之间的差异，对象包括年轻人和老年人。
讨论
本研究评估了oMST（C. E. L. Stark等人，2023年）的可用性、可靠性和有效性。oMST基于一个流行的研究工具MST（Kirwan & Stark，2007年；S. M. Stark等人，2019年）改编而来。该任务可自我完成，也可由研究人员或临床医生进行管理。测试结束后会自动生成两个关键结果指标（LDI和REC），供研究人员、临床医生或参与者使用。
作者贡献声明
欣婉·申（Hye-Won Shin）：资源准备。
克雷格·E·L·斯塔克（Craig E. L. Stark）：撰写、审稿与编辑、验证、监督、软件开发、资源管理、方法论设计、研究实施、资金获取、概念构思。
莉莲·阿泽尔（Lilian Azer）：撰写、审稿与编辑、初稿撰写、数据可视化、验证、监督、项目管理、方法论设计、研究实施、数据分析、数据整理、概念构思。
卢克·埃勒特（Luke Ehlert）：项目管理、研究实施、数据整理。
大卫（David）：
未引用的参考文献
Moyer, 2014; Vanderlip等人, 2024.
数据获取
数据将在接受发表后发布在Dryad平台上。
资金来源
本研究得到了美国国家老龄化研究所（National Institute of Aging）的R01项目（AG066683）对CELS的支持，以及加州大学欧文分校阿尔茨海默病研究中心（UCI Alzheimer’s Disease Research Center）的P30项目（AG066519）的支持，同时还获得了Understanding America Study项目的资助。
利益冲突声明
所有作者声明在研究过程中不存在任何可能构成利益冲突的商业或财务关系。
致谢
莉莲·阿泽尔（L. Azer）和克雷格·E·L·斯塔克（C. E. L. Stark）提出了研究概念和设计。数据收集工作由莉莲·阿泽尔（L. Azer）、凯西·R·范德利普（L. C. R. Vanderlip）、丽莎白·梅耶（L. Mayer）、卢克·埃勒特（Luke Ehlert）和欣婉·申（H. W. Shin）负责监督。研究问题的提出、数据整理、数据分析、结果解释、数据可视化以及手稿撰写均由莉莲·阿泽尔完成。所有作者均批准了最终提交的手稿版本。
作者感谢Understanding America Study项目的支持，该项目由经济与社会中心（Center for Economic and Social Studies）负责维护。
