Digital Cognitive Assessment and its Relationship with Disability in Multiple Sclerosis

Introduzione. Il deterioramento cognitivo è comune nelle persone con SM (pwMS) e ha un impatto significativo sull’indipendenza funzionale. Il Symbol-Digit Modalities Test (SDMT) è ampiamente utilizzato per valutare i deficit cognitivi nelle pwMS. Gli adattamenti elettronici dell'SDMT (eSDMT) possono consentire il monitoraggio remoto e acquisire metriche di prestazione più dettagliate, rispetto ai test cartacei. Questo studio descrive in dettaglio lo sviluppo e la convalida di un eSDMT personalizzato destinato a consentire il monitoraggio cognitivo remoto a lungo termine delle pwMS. Metodi. Ho progettato un eSDMT che consente test cognitivi remoti e autonomi utilizzando i PC o i laptop delle persone. Novantaquattro pwMS sono stati reclutati consecutivamente tra marzo 2023 e dicembre 2024. I partecipanti hanno completato una sessione eSDMT in clinica e quindi hanno eseguito test remoti settimanali per un massimo di 12 mesi di follow-up, dopodiché sono tornati in clinica per una valutazione di follow-up finale. Ho studiato le seguenti proprietà psicometriche: validità concorrente con la SDMT orale, affidabilità test-retest tra diversi contesti e attraverso valutazioni ripetute, capacità di distinguere tra pwMS con o senza deterioramento cognitivo (validità discriminante). Ho anche valutato la fattibilità dell'eSDMT e l'aderenza al monitoraggio remoto a lungo termine. Infine, ho esplorato l'uso di dati eSDMT granulari per fornire nuove informazioni sui profili cognitivi specifici della SM, nuovi metodi che possono far progredire lo stato dell'arte dei test cognitivi digitali e la validità predittiva dei punteggi eSDMT. Risultati. L'eSDMT ha dimostrato validità concorrente da buona a eccellente, affidabilità test-retest e validità discriminante. Anche l'usabilità è stata valutata come eccellente, mentre l'aderenza è scesa rapidamente a quasi il 50% dopo 6 mesi e ha continuato a diminuire fino a 12 mesi di follow-up. Ho dimostrato che i dati eSDMT granulari possono migliorare il valore informativo dei test cognitivi digitali e che nuove tecniche di elaborazione possono migliorare l'affidabilità dell'eSDMT. Infine, ho fornito risultati preliminari sull'uso dei dati di monitoraggio remoto per migliorare la previsione delle prestazioni cognitive dopo un anno. Conclusioni. Questo eSDMT ha dimostrato di essere uno strumento valido e affidabile per consentire il monitoraggio remoto di pwMS. L'aderenza rimane un ostacolo significativo e saranno necessari ulteriori studi per convalidare la validità predittiva a lungo termine dei dati di monitoraggio remoto. Dati i numerosi vantaggi del monitoraggio remoto, sono giustificati ulteriori sforzi per continuare a migliorare lo stato dell'arte e infine consentirne l'implementazione nell'assistenza clinica di routine o negli studi clinici

Introduction. Cognitive impairment is common in people with MS (pwMS) and significantly impacts functional independence. The Symbol-Digit Modalities Test (SDMT) is widely used to assess cognitive deficits in pwMS. Electronic adaptations of the SDMT (eSDMT) can enable remote monitoring and capture more detailed performance metrics, compared to pen-and-paper tests. This study details the development and validation of a custom-made eSDMT intended to enable long-term remote cognitive monitoring of pwMS. Methods. I designed an eSDMT which enables remote and autonomous cognitive testing using people’s own PCs or laptops. Ninety-four pwMS were recruited consecutively between March 2023 and December 2024. Participants completed one eSDMT session in the clinic and then performed weekly remote testing for up to 12 months of follow-up, upon which they returned to the clinic for a final follow-up assessment. I investigated the following psychometric properties: concurrent validity with the oral SDMT, test-retest reliability between different settings and across repeated assessments, ability to differentiate between pwMS with or without cognitive impairment (discriminant validity). I also assessed the feasibility of the eSDMT and adherence to long-term remote monitoring. Finally, I explored the use of granular eSDMT data to provide novel information on MS-specific cognitive profiles, novel methods that can advance the state of the art of digital cognitive testing, and the predictive validity of eSDMT scores. Results. The eSDMT demonstrated good-to-excellent concurrent validity, test-retest reliability, and discriminant validity. Usability was also rated as excellent, whereas adherence fell quickly to almost 50% after 6 months, and continued decreasing up to 12 months of follow-up. I demonstrated that granular eSDMT data can improve the informative value of digital cognitive testing, and that novel processing techniques can improve the reliability of the eSDMT. Lastly, I provided preliminary results on the use of remote monitoring data to improve the prediction of cognitive performance after one year. Conclusions. This eSDMT was demonstrated to be a valid and reliable tool to enable remote monitoring of pwMS. Adherence remains a significant obstacle, and further studies will be needed to validate the long-term predictive validity of remote monitoring data. Given the many upsides of remote monitoring, further efforts are warranted, to continue improving the state of the art and finally enable its implementation in routine clinical care or clinical trials