Mesures brutes (metrics)
Compteurs communs : exercice terminé, score 0-100, précision, temps utilisé, délai avant la première action, indices, erreurs, corrections, tentatives, plus longue série, éléments passés, version du score.
Méthode
Comment NeuroTrack calcule ses indicateurs.
Formules, règles de filtrage et limites de chaque mesure, recopiées du référentiel de l’application : version 7 du score, version 5 des indicateurs.
Ce qui est enregistré
Deux objets par exercice, et des règles de filtrage.
En fin d’exercice, chaque exercice rend des compteurs communs à tous les exercices et les indicateurs qui lui sont propres.
Mesures brutes (
Détail du score (scoreDetails)
Indicateurs propres à l’exercice, décomposition du score (précision, temps, bonus) et version des indicateurs.
Un indicateur non calculable vaut null, jamais 0 : un 0 se lirait comme une mesure. Cas typiques : dénominateur nul, condition absente de l’exercice, moins de 3 essais dans un sous-ensemble de temps de réaction.
Un exercice abandonné ou interrompu par le temps écoulé garde ses métriques partielles, marqué non terminé, avec un score de 0 de remplacement. Les rapports et les séries l’écartent : ces valeurs ne disent rien de la performance.
Les délais d’hésitation (moyenne, médiane, effectif) viennent de la télémétrie des seuls exercices Anagramme, Carte mémoire, Phrase à reconstituer, Liste mémoire, Simon dit, Test de Stroop, Jeu de syllabes, Texte à trous, Calcul mental, Trouver l'intrus, Complétion de mot, Mots mêlés, Jeu de bascule, Lettre dans la lettre, Tri multicritères, Bascule sensorielle, Réflexe spatial, Décodage de symboles et Consigne à étapes multiples.
Règle des temps de réaction (TR)
Ces exercices appliquent la même règle, en deux temps : filtrer les essais, puis calculer.
Filtrer les essais
- Essais retenus pour le temps de réaction moyen et les moyennes par condition
- Essais corrects uniquement
- Champ dans les données
avgReactionTimeMs, avgRT*Ms - Fenêtre de validité
- 100 ms à 5000 ms. En dessous : anticipation. Au-dessus : valeur aberrante
- Essais hors délai
- Exclus (barre de pression dépassée en Expert, pour les exercices qui en ont une)
- Champ dans les données
timedOut - Compteurs
- Essais valides, exclus par anticipation, exclus comme valeurs aberrantes, exclus hors délai. Sans valeur pour les exercices sans notion de délai : Test de Stroop et N‑Back mémoire
- Champ dans les données
rtValidTrialCount, rtExcludedAnticipationCount, rtExcludedOutlierCount, rtExcludedTimeoutCount
Calculer les moyennes
- Moyenne
- Entier arrondi. Sans valeur en l’absence d’essai valide
- Champ dans les données
avgReactionTimeMs - Écart-type
- Écart-type de population, calculé autour de la moyenne arrondie. Sans valeur sous 2 essais
- Champ dans les données
stdDevReactionTimeMs - Sous-ensemble de comparaison (répétition, changement de règle, congruent, incongruent, visuel, auditif, règle prioritaire, règle normale, mise à jour de règle, régime établi)
- Sans moyenne sous 3 essais valides. L’effectif de chaque sous-ensemble est enregistré
- Champ dans les données
rt*TrialCount, MIN_POOL_TRIALS = 3 - Temps moyen de tous les essais
- Même fenêtre et même exclusion des essais hors délai, essais incorrects inclus. Sert à l’indice d’impulsivité
- Champ dans les données
avgRTAllMs
Le dénominateur d’une moyenne est le nombre d’essais valides après filtrage. Deux patients qui jouent le même nombre d’essais n’ont donc pas le même effectif : vérifier le nombre d’essais valides avant de comparer deux moyennes. N‑Back mémoire calcule son temps moyen sur les seules réponses justes aux cibles.
Comparer dans le temps
Deux marqueurs tracent deux choses différentes : scoreVersion (7) pour la formule du score, metricsParadigmVersion (5) pour la définition des indicateurs.
- Tendance par exercice : une ligne sans marqueur, ou d’une version antérieure à la bascule, ne compte pas pour les indicateurs et les exercices concernés.
- Courbe de score : une séance n’y entre que si tous ses exercices terminés portent la version 7 du score. Après une mise à jour de la formule, la courbe d’un patient peut se vider jusqu’à ce que des séances au format courant arrivent.
- Composition du score : les maxima suivent la version de la formule de chaque exercice.
Les indicateurs se comparent dans le temps version par version, et l’application écarte ce qui n’est pas comparable. Les valeurs d’avant la version 7 restent lisibles dans le rapport de séance.
Le score 0-100
Trois composantes, puis un malus d’indices.
Chaque exercice reçoit un score sur 100. Son profil fixe le poids de la précision, du temps et du bonus.
| Profil | Précision | Temps | Bonus | Exercices |
|---|---|---|---|---|
rt-pure | 20 | 70 | 10 | Test de Stroop, Jeu de bascule, Lettre dans la lettre, Tri multicritères, Bascule sensorielle, Réflexe spatial, Décodage de symboles, N‑Back mémoire, Go/No‑Go |
memory | 50 | 30 | 20 | Carte mémoire, Simon dit |
sequential | 60 | 25 | 15 | Anagramme, Phrase à reconstituer, Liste mémoire, Jeu de syllabes, Texte à trous, Calcul mental, Trouver l'intrus, Complétion de mot, Mots mêlés, Fluence verbale, Reconnaissance des émotions, Tracé de piste, Double tâche, Orientation temporelle, Horloge, Rappel de liste, Fluence libre, Dénomination d'images, Orientation spatiale, Empan de chiffres, Consigne à étapes multiples, Copie de figure |
Cinq exercices se scorent sur un axe et se suivent sur un autre : Liste mémoire, N‑Back mémoire, Rappel de liste, Dénomination d'images et Empan de chiffres. Le profil règle le score, la famille de suivi règle les courbes proposées.
Formule (version 7)
accuracy = round(wa × completed / total)
temps = round(wt × tr)
bonus = clamp(round(wb × bonusRatio), 0, wb)
malus = min(1, hintsUsed / 3) × 0,25
score = clamp(round((accuracy + temps + bonus) × (1 − malus)), 0, 100)- tr = 1 − timeUsed / timeLimit (plancher 0) quand timeLimit > 0. Quand timeLimit = 0 : 1 en sequential et memory, reactionTimeRatio en rt-pure.
- En rt-pure, tr est multiplié par min(1, (completed / total) / 0,6) : répondre vite et au hasard ne crédite pas le poids temps. N‑Back mémoire et Go/No‑Go comptent les rejets corrects dans la précision : ce plancher y agit peu. Point non validé, décision en attente.
- reactionTimeRatio = clamp((2000 − avgRT) / 1500, 0, 1), 0,5 quand avgRT est null.
- bonusRatio : la série vaut min(1, maxStreak / total) à partir de 3, sinon 0. Sans bonus propre à l’exercice, bonusRatio est la série. Avec un bonus propre g compris entre 0 et 1, bonusRatio = 0,5 × série + 0,5 × g.
- Le bonus de difficulté n’entre pas dans le score. Il reste exposé à titre informatif.
- Le malus d’indices atteint 25 % à 3 indices, linéaire en dessous. hintsUsed est celui de metrics.
Bonus propre à l’exercice
| Exercice | Bonus passé au score |
|---|---|
| Exercices de temps de réaction (profil rt-pure) | reactionTimeRatio |
| N‑Back mémoire | clamp((d′ + 2) / 6, 0, 1), 0,5 sans d′ |
| Simon dit | perfectRounds / cible × 0,5 + bonus de dépassement × 0,5 |
| Orientation temporelle | orientationScore / 100 |
| Copie de figure | angleAccuracy / 100, 0 sans tracé |
| Tous les autres | aucun : la série porte tout le poids bonus |
Les exercices à rythme imposé (N‑Back mémoire et Go/No‑Go) passent timeLimit = 0 : la durée du flux ne dépend pas du patient, la vitesse mesurée sur les hits porte la composante temps. Double tâche fait de même, et le temps y vaut un crédit plein pour tous : sa vitesse se lit dans les coûts de double tâche.
Les indicateurs, un par un
Formule, unité, exercices, lecture.
Chaque carte recopie le référentiel : même ordre des opérandes, mêmes unités, mêmes cas sans valeur. La lecture compare le patient à lui-même, jamais à un seuil.
Mesures communes
Précision
- Formule
accuracyPercent : compteur commun de metrics, en % Exercices à tentatives (Anagramme, Carte mémoire, Jeu de syllabes, Texte à trous, Complétion de mot et Mots mêlés) : réussites / (tentatives + passes) Carte mémoire : paires trouvées / coups × 100- Unité
- %
Précision
- Exemple, valeurs fictives
- 12 réussites, 14 tentatives et 2 éléments passés : 12 / (14 + 2) = 75 %.
- Lecture clinique
- Se compare aux séances précédentes du même patient, sur le même exercice. Depuis le paradigme 5, passer des éléments fait baisser la précision.
- Pour la recherche
- Dans les exercices à tentatives, un élément se retente jusqu'à réussite : la précision y porte sur les tentatives. Les éléments passés entrent au dénominateur depuis le paradigme 5 (D4). Un exercice abandonné ou interrompu par le temps garde ses métriques partielles avec completed: false ; les rapports et les séries l'écartent.
Indices
- Formule
hintsUsed : nombre d'indices utilisés pendant l'exercice avgHintsPerWord (Mots mêlés) : indices par mot malus = min(1, hintsUsed / 3) × 0,25- Unité
- nombre
- Exercices
Indices
- Exemple, valeurs fictives
- 2 indices : malus = min(1, 2 / 3) × 0,25 ≈ 0,167. Un total de 80 points devient round(80 × 0,833) = 67.
- Lecture clinique
- L'aide reçue se lit aussi dans l'autonomie : un exercice réussi avec indice compte « aidé », pas « seul ».
- Pour la recherche
- Le malus d'indices du score atteint 25 % à 3 indices, linéaire en dessous. Il porte sur le hintsUsed de metrics. Pour Rappel de liste et Dénomination d'images, hintsUsed vaut 0 par construction : l'aide se lit dans leurs indices propres.
Plus longue série
- Formule
maxStreak : plus longue suite de réponses justes consécutives série = min(1, maxStreak / total) à partir de 3, sinon 0- Unité
- éléments consécutifs
Plus longue série
- Exemple, valeurs fictives
- Série de 6 sur 12 éléments : min(1, 6 / 12) = 0,5.
- Lecture clinique
- Une performance tenue sans rupture, à suivre d'une séance à l'autre sur le même exercice.
- Pour la recherche
- Unités non normalisées entre exercices : paires consécutives (Carte mémoire), listes réussies plafonnées à 3 (Liste mémoire), manches sans faute (Simon dit), réponses activement données (Fluence verbale), bonnes réponses consécutives ailleurs. Pour Anagramme et Trouver l'intrus, un élément passé ne casse pas la série et ne l'allonge pas : seule une réponse fausse la remet à zéro.
Corrections
- Formule
correctionCount : compteur commun de metrics ; pour Tracé de piste, appuis sur Effacer- Unité
- nombre
- Exercices
Corrections
- Exemple, valeurs fictives
- Le patient appuie 3 fois sur Effacer pendant un tracé : correctionCount = 3.
- Lecture clinique
- Montre où le patient revient sur sa réponse.
- Pour la recherche
- Le geste compté dépend de l'exercice : le compteur ne se compare pas d'un exercice à l'autre.
Éléments passés
- Formule
skipCount : éléments passés avec le bouton « Passer »- Unité
- nombre
Éléments passés
- Exemple, valeurs fictives
- Le patient passe 2 éléments sur 10 : skipCount = 2, et ces 2 éléments entrent au dénominateur de la précision.
- Lecture clinique
- Un élément passé entre au dénominateur de la précision.
- Pour la recherche
- Simon dit, Jeu de syllabes, Texte à trous et Mots mêlés émettent skipCount depuis la correction C21, sans changement de version. En évaluation, le bouton « Passer » est masqué.
Vitesse et variabilité
Temps de réaction
- Formule
avgReactionTimeMs : moyenne des TR valides des essais corrects, ms- Unité
- ms
Temps de réaction
- Exemple, valeurs fictives
- Essais corrects à 640, 720, 80 et 5300 ms : 80 ms (anticipation) et 5300 ms (valeur aberrante) sont exclus ; moyenne = (640 + 720) / 2 = 680 ms.
- Lecture clinique
- Vitesse de traitement. Une hausse suivie sur plusieurs séances compte plus qu'une valeur isolée.
- Pour la recherche
- Fenêtre de validité de 100 ms à 5000 ms, essais timedOut exclus, entier arrondi, null sans essai valide. Le dénominateur est le nombre d'essais valides après filtrage : vérifier rtValidTrialCount avant de comparer deux moyennes. N‑Back mémoire calcule la moyenne sur les seuls hits.
Variabilité du temps de réaction
- Formule
stdDevReactionTimeMs : écart-type de population des TR valides, ms attentionalVariability = stdDevReactionTimeMs / avgReactionTimeMs × 100- Unité
- ms ; % pour le coefficient de variation
Variabilité du temps de réaction
- Exemple, valeurs fictives
- TR valides de 600, 700 et 800 ms : moyenne 700 ms, écart-type ≈ 82 ms, coefficient de variation = 82 / 700 × 100 ≈ 11,7 %.
- Lecture clinique
- Dispersion des TR. À lire avec la moyenne.
- Pour la recherche
- L'écart-type est calculé autour de la moyenne arrondie, null sous 2 essais. Le coefficient de variation est calculé à la volée, null si un opérande manque. Aucun seuil n'est affiché : c'est un rapport brut.
Temps par élément
- Formule
avgTimePerItemMs : temps utile divisé par le nombre d'éléments réussis, ms- Unité
- ms
Temps par élément
- Exemple, valeurs fictives
- 180 s de temps utile pour 12 éléments réussis : 180 000 / 12 = 15 000 ms.
- Lecture clinique
- Se suit d'une séance à l'autre sur le même exercice.
- Pour la recherche
- Le dénominateur dépend de l'exercice : éléments réussis (Anagramme, Phrase à reconstituer, Jeu de syllabes, Texte à trous, Trouver l'intrus, Complétion de mot et Mots mêlés, et Calcul mental depuis le paradigme 5), tracés tous confondus (Tracé de piste, révélation de 15 s par erreur retirée du numérateur), mots encodés (Rappel de liste, phase d'encodage retirée), première production avant indice (Dénomination d'images). Deux exercices ne se comparent pas sur cette clé.
Durée par élément présenté
- Formule
avgStepDurationMs : temps total divisé par tous les éléments, ms- Unité
- ms
Durée par élément présenté
- Exemple, valeurs fictives
- 200 s de temps total pour 16 éléments présentés, réussis ou non : 200 000 / 16 = 12 500 ms.
- Lecture clinique
- Inclut les éléments abandonnés.
- Pour la recherche
- À distinguer du temps par élément, dont le dénominateur ne compte que les éléments réussis.
Items par minute
- Formule
itemsPerMinute : réponses correctes activement données par minute- Unité
- réponses par minute
Items par minute
- Exemple, valeurs fictives
- 18 réponses correctes données en 90 s : 18 / 1,5 = 12 réponses par minute.
- Lecture clinique
- Débit de production, à suivre d'une séance à l'autre sur le même exercice.
- Pour la recherche
- Définition propre à chaque exercice. Fluence verbale est une tâche de classification au rythme imposé : son débit ne crédite que les réponses activement données et ne se compare pas à la littérature sur la fluence.
Inhibition
Effet de congruence
- Formule
congruencyEffectMs = avgRTIncongruentMs − avgRTCongruentMs, ms inhibitionIndex = congruencyEffectMs / avgRTCongruentMs × 100 (Test de Stroop)- Unité
- ms ; % pour l’indice d’inhibition
- Exercices
Effet de congruence
- Exemple, valeurs fictives
- TR incongruent 1036 ms, TR congruent 842 ms : 1036 − 842 = 194 ms ; indice d'inhibition = 194 / 842 × 100 ≈ 23 %.
- Lecture clinique
- Le surcoût de temps quand deux informations se contredisent, chez ce patient, d'une séance à l'autre. L'effet ne se lit jamais sans son construit.
- Pour la recherche
- null si l'une des moyennes est null ; chaque moyenne exige 3 essais valides. Le construit diffère par exercice (congruencyConstruct) : semantic pour Test de Stroop, hierarchical pour Lettre dans la lettre. L'indice d'inhibition n'a pas de sens pour le construit hiérarchique de Navon : il est retiré du catalogue de tendance de Lettre dans la lettre. Précision par condition : congruentAccuracyPercent, incongruentAccuracyPercent. Références : MacLeod (1991), Navon (1977).
Effet de compatibilité de règle
- Formule
simonEffectMs = avgRTIncongruentMs − avgRTCongruentMs, ms- Unité
- ms
- Exercices
Effet de compatibilité de règle
- Exemple, valeurs fictives
- TR des essais côté opposé 910 ms, même côté 780 ms : 910 − 780 = 130 ms.
- Lecture clinique
- Oppose la règle même côté à la règle côté opposé, chez ce patient, d'une séance à l'autre.
- Pour la recherche
- C'est un effet de compatibilité de règle, pas l'effet Simon classique (Simon, 1969) : le nom de la clé est historique. Moyennes null sous 3 essais valides. Précision par condition émise aussi.
Fausses alarmes
- Formule
falseAlarmRate : part de commissions parmi les essais qui exigeaient une inhibition, % falsePositiveCount : distracteurs cochés (Liste mémoire), réponses sur distracteur (Go/No‑Go)- Unité
- % ; nombre
Fausses alarmes
- Exemple, valeurs fictives
- 3 réponses sur 20 essais qui exigeaient de se retenir : 3 / 20 = 15 %.
- Lecture clinique
- Pour Liste mémoire, N‑Back mémoire et Rappel de liste : distracteurs de reconnaissance ou non-cibles, pas l'inhibition d'un geste.
- Pour la recherche
- Le profil attentionnel du rapport de séance exclut Liste mémoire, N‑Back mémoire et Rappel de liste pour cette raison. Sur Réflexe spatial, falseAlarmRate égale impulsivityRate : seul ce dernier est présenté.
Impulsivité
- Formule
impulsivityIndex = (avgReactionTimeMs − avgRTAllMs) / avgReactionTimeMs × 100 impulsivityRate (Réflexe spatial) : part d'erreurs sur les essais incongruents, %- Unité
- %
Impulsivité
- Exemple, valeurs fictives
- avgReactionTimeMs = 700 ms, avgRTAllMs = 672 ms : (700 − 672) / 700 × 100 = 4 %.
- Lecture clinique
- Positif quand les erreurs sont plus rapides que les bonnes réponses.
- Pour la recherche
- avgRTAllMs : moyenne des TR de tous les essais (corrects ou non) dans la fenêtre 100-5000 ms. L'indice est calculé à la volée, null si un opérande manque, sans seuil affiché. Depuis le paradigme 4, avgRTAllMs est filtré sur Jeu de bascule, Tri multicritères et Bascule sensorielle : l'indice y a changé de sens.
Omissions
- Formule
omissionCount : cibles sans réponse- Unité
- nombre
- Exercices
Omissions
- Exemple, valeurs fictives
- Sur 40 cibles, 3 restent sans réponse : omissionCount = 3.
- Lecture clinique
- Cibles laissées sans réponse pendant le flux.
- Pour la recherche
- omissionCount et falsePositiveCount ont des sens opposés (inattention, impulsivité) : ne pas les sommer.
Flexibilité
Coût de changement
- Formule
switchCostMs = avgRTSwitchMs − avgRTRepeatMs, ms switchCostRatio = switchCostMs / avgRTRepeatMs × 100, %- Unité
- ms ; %
Coût de changement
- Exemple, valeurs fictives
- TR avec changement de règle 1150 ms, sans changement 900 ms : 1150 − 900 = 250 ms ; 250 / 900 × 100 ≈ 27,8 %.
- Lecture clinique
- Un coût négatif est une vraie mesure : l'app le garde.
- Pour la recherche
- avgRTSwitchMs, avgRTRepeatMs : TR moyen des essais avec et sans changement de règle, null sous 3 essais valides. Le premier essai est exclu, faute d'essai précédent. Pour Décodage de symboles, switchCostMs est la différence entre ruleUpdateLatencyMs et avgRTSteadyState : il ne se compare pas à celui de Jeu de bascule, Lettre dans la lettre et Tri multicritères. Pour Bascule sensorielle, le coût se lit dans switchCostRatio et modalShiftCostMs.
Erreurs de persévération
- Formule
perseverationErrorCount : essais où la réponse correspond à l'ancienne règle- Unité
- nombre
Erreurs de persévération
- Exemple, valeurs fictives
- Après un changement de règle, 2 réponses suivent encore l'ancienne : perseverationErrorCount = 2.
- Lecture clinique
- Compte les réponses qui suivent encore la règle précédente.
- Pour la recherche
- null pour Jeu de bascule et Tri multicritères (domaines de réponse disjoints). Deux définitions distinctes : ne jamais moyenner Lettre dans la lettre et Décodage de symboles, que la progression trace en deux séries. Sur Décodage de symboles, en difficultés 1 et 2, deux catégories rendent toute erreur après un changement de règle égale à une persévération ; en Expert, une troisième catégorie rend la mesure sélective, et les deux valeurs ne se comparent pas. À ne pas confondre avec les répétitions de Rappel de liste et Fluence libre.
Latence de mise à jour de règle
- Formule
ruleUpdateLatencyMs : TR moyen sur la fenêtre de 2 essais après un changement de règle avgRTSteadyState : TR moyen en régime établi- Unité
- ms
- Exercices
Latence de mise à jour de règle
- Exemple, valeurs fictives
- TR moyen des 2 essais qui suivent un changement 1250 ms, régime établi 950 ms : le coût de changement vaut 1250 − 950 = 300 ms.
- Lecture clinique
- Le temps qu’il faut pour appliquer une règle nouvelle.
- Pour la recherche
- Moyennes null sous 3 essais valides. Leur différence donne le switchCostMs de Décodage de symboles.
Coût de bascule entre modalités
- Formule
modalShiftCostMs = avgRTSwitchMs − avgRTRepeatMs entre modalités- Unité
- ms
- Exercices
Coût de bascule entre modalités
- Exemple, valeurs fictives
- TR après un changement de modalité 980 ms, sans changement 860 ms : 980 − 860 = 120 ms.
- Lecture clinique
- Ce que coûte le passage d'un sens à l'autre.
- Pour la recherche
- Moyennes null sous 3 essais valides. En Expert, la barre de pression de Bascule sensorielle est de 2000 ms, contre 3000 ou 4000 ms ailleurs : son taux d'exclusion ne se compare pas à celui des autres exercices.
Dominance sensorielle
- Formule
sensoryDominanceRatio = avgRTVisualMs / avgRTAuditoryMs, 2 décimales- Unité
- rapport sans unité
- Exercices
Dominance sensorielle
- Exemple, valeurs fictives
- TR visuel 720 ms, TR auditif 800 ms : 720 / 800 = 0,90.
- Lecture clinique
- Au-dessus de 1, le visuel est plus lent que l'auditif.
- Pour la recherche
- null si une moyenne l'est. avgRTVisualMs, avgRTAuditoryMs : TR par modalité.
Temps de la règle prioritaire
- Formule
overrideRuleRTMs, normalRuleRTMs : TR sur les essais à règle prioritaire et sur les essais normaux, essais sans changement de critère seulement- Unité
- ms
- Exercices
Temps de la règle prioritaire
- Exemple, valeurs fictives
- Essais à règle prioritaire 1240 ms, essais normaux 1010 ms : les deux valeurs se lisent côte à côte.
- Lecture clinique
- Compare le temps des essais où une règle prioritaire s’applique à celui des essais normaux.
- Pour la recherche
- overrideRuleRTMs est null en difficulté 1 (aucun essai). Les deux moyennes portent sur les essais sans bascule depuis le paradigme 5 (D7).
Mémoire
Tentatives par élément
- Formule
avgAttemptsPerItem : tentatives par élément ; pour Liste mémoire, sélections par mot présenté- Unité
- tentatives par élément
Tentatives par élément
- Exemple, valeurs fictives
- 20 tentatives pour 16 éléments : 20 / 16 = 1,25 tentative par élément.
- Lecture clinique
- Ce qu'il a fallu d'essais pour réussir un élément.
- Pour la recherche
- Pour Liste mémoire, la valeur peut passer sous 1 : rappel incomplet. Écarté du catalogue de tendance pour Phrase à reconstituer, Calcul mental et Trouver l'intrus, où il reste toujours inférieur ou égal à 1.
Niveau atteint
- Formule
levelReached : manches complétées (0 à la cible) perfectRounds : manches sans faute- Unité
- manches
- Exercices
Niveau atteint
- Exemple, valeurs fictives
- Cible de 8 manches, 5 complétées dont 3 sans faute : levelReached = 5, perfectRounds = 3.
- Lecture clinique
- Longueur de séquence tenue, d'une séance à l'autre.
- Pour la recherche
- Depuis le paradigme 5, la manche en cours n'est jamais comptée (D3). levelReached n'est pas un empan.
Sensibilité d′
- Formule
dPrimeScore = z(hits) − z(fausses alarmes), taux corrigés (k + 0,5) / (n + 1) nLevel : niveau N configuré- Unité
- sans unité
- Exercices
Sensibilité d′
- Exemple, valeurs fictives
- 18 hits sur 20 cibles, 4 fausses alarmes sur 40 non-cibles : taux corrigés 18,5 / 21 ≈ 0,881 et 4,5 / 41 ≈ 0,110 ; d′ ≈ 1,18 − (−1,23) = 2,41.
- Lecture clinique
- Distingue une cible d’un distracteur, indépendamment de la tendance à répondre « oui » ou « non ».
- Pour la recherche
- null sous 2 cibles et sous 2 non-cibles. nLevel est un paramètre de l'exercice, pas une performance. Correction des taux : Hautus (1995), Snodgrass et Corwin (1988).
Sensibilité à l'indiçage
- Formule
cueingSensitivityIndex = (indicé − libre) / (encodé − libre) freeRecallCount, cuedRecallCount, recognitionCount, encodedCount : mots rappelés librement, après indice, reconnus, encodés primacyEffect, recencyEffect : part des mots rappelés venant du début, de la fin de la liste- Unité
- rapport ; nombre de mots
- Exercices
Sensibilité à l'indiçage
- Exemple, valeurs fictives
- 16 mots encodés, 8 rappelés librement, 13 après indice : (13 − 8) / (16 − 8) = 0,625.
- Lecture clinique
- La part du rappel que l'indice de catégorie récupère, d'une séance à l'autre.
- Pour la recherche
- encodedCount est le dénominateur de tous les comptes. L'index est null quand le rappel libre est complet ; c'est un badge, jamais une courbe. primacyEffect et recencyEffect sont null sous 4 mots ou sans rappel libre. Paradigme : Grober et Buschke (1987).
Répétitions
- Formule
perseverations : répétitions d’une réponse déjà donnée- Unité
- nombre
- Exercices
Répétitions
- Exemple, valeurs fictives
- Le patient écrit deux fois « pomme » : perseverations = 1.
- Lecture clinique
- Un mot redonné dans la même épreuve.
- Pour la recherche
- La répétition exige l’égalité stricte d’un mot distinct (D8, paradigme 5). La clé s’appelle perseverations, mais ce n’est pas la persévération de règle de Lettre dans la lettre et Décodage de symboles : les deux ne se comparent pas.
Intrusions
- Formule
intrusions : réponses hors matériel- Unité
- nombre
Intrusions
- Exemple, valeurs fictives
- Le patient propose un mot absent de la liste apprise : intrusions = 1.
- Lecture clinique
- Des réponses qui n'appartiennent pas au matériel présenté.
- Pour la recherche
- Émis par Fluence verbale, Rappel de liste et Fluence libre, chacun sur son propre matériel.
Empan direct et inverse
- Formule
forwardSpan, backwardSpan : plus long palier réussi, ordre direct et inverse spanDelta : leur écart- Unité
- chiffres
- Exercices
Empan direct et inverse
- Exemple, valeurs fictives
- Plus long palier réussi : 6 chiffres à l’endroit, 4 à l’envers. forwardSpan = 6, backwardSpan = 4, spanDelta = 2.
- Lecture clinique
- L'écart entre les deux empans sépare le maintien de l'information de sa manipulation.
- Pour la recherche
- null sous le palier de départ, jamais 0. L'écart est un badge, jamais une courbe. Empan de chiffres n'est pas classé en autonomie : sa précision porte sur des essais administrés que la procédure adaptative fait varier.
Langage
Grappes et changements
- Formule
clusterSize : taille de grappe de Troyer (n−1 par grappe) clusteringSwitchCount : nombre de changements, article retiré fluencySlices : production par tranche de 15 s (4 pour 60 s)- Unité
- mots ; changements
- Exercices
Grappes et changements
- Exemple, valeurs fictives
- Trois grappes de 3, 2 et 1 mots : tailles de Troyer 2, 1 et 0 ; 2 changements entre grappes.
- Lecture clinique
- Montre comment le patient organise sa recherche : mots regroupés et changements.
- Pour la recherche
- null en mode sémantique. Approximation de Troyer en mode phonémique. Les tranches somment au total produit. Fluence verbale n'émet pas de changements : aucune séquence produite par le patient n'existe. Référence : Troyer, Moscovitch et Winocur (1997).
Dénomination
- Formule
namingAccuracy : part des images dénommées sans indice phonemicCueBenefit, semanticCueBenefit : part des items indicés ensuite trouvés phonemicParaphasiaCount : réponses proches de la cible par la forme, seuil d'édition d'un tiers de la longueur (3 au plus)- Unité
- % ; nombre
- Exercices
Dénomination
- Exemple, valeurs fictives
- 20 images, 14 dénommées sans indice : namingAccuracy = 70 %. 4 reçoivent un indice sonore et 3 sont ensuite trouvées : phonemicCueBenefit = 3 / 4 = 75 %.
- Lecture clinique
- À lire avec accuracyPercent, qui compte les réussites après indice.
- Pour la recherche
- Dénominateur du bénéfice : items indicés (phonemicCueCount, semanticCueCount), jamais le total. Sous 6 lettres, rien ne se distingue d’un autre mot. Les paraphasies sémantiques et les circonlocutions ne sont pas détectées : elles relèvent de la relecture du clinicien. Le temps par élément s’arrête à la première production avant indice.
Orientation, construction, praxie
Score d'orientation temporelle
- Formule
orientationScore = earnedWeight / totalWeight × 100. Poids : année 1, mois 1, date 1, jour 2, période 2, heure 3 temporalGranularityError : écart moyen en jours sur les réponses fausses à « jour du mois » consistencyScore : 100 ou 0 : le jour de semaine impliqué par la réponse « jour du mois » égale-t-il la réponse « jour de semaine » ?- Unité
- score pondéré sur 100, indicatif ; jours
- Exercices
Score d'orientation temporelle
- Exemple, valeurs fictives
- Année, mois, jour et période justes, date et heure fausses : (1 + 1 + 2 + 2) / (1 + 1 + 1 + 2 + 2 + 3) × 100 = 60.
- Lecture clinique
- Score pondéré, indicatif. Les verdicts bruts par question (orientationItems) se lisent avant lui.
- Pour la recherche
- Pondération non validée cliniquement : orientationScore suit le code, pas une cotation MMSE ou MoCA. temporalGranularityError est null sans erreur de jour ; consistencyScore est null en difficulté 1. L'exercice pose 3, 6 ou 12 questions selon la difficulté.
Orientation spatiale
- Formule
spatialOrientationScore : score sur les niveaux posés (pièce, étage, ville, région, pays) spatialGranularityError : niveau faux le plus large spatialLevelsAsked : niveaux posés- Unité
- score ; niveau
- Exercices
Orientation spatiale
- Exemple, valeurs fictives
- Quatre niveaux posés (pièce, étage, ville, région), région fausse : spatialGranularityError désigne la région.
- Lecture clinique
- Repère le niveau faux le plus large, du plus proche au plus vaste.
- Pour la recherche
- Un niveau non renseigné n'est pas posé. Aucun texte de réponse n'est persisté.
Erreurs à l'horloge
- Formule
clockAbsoluteErrorMin : moyenne de écart minutes + écart heures, en minutes d'horloge clockHandReversalCount : essais où permuter les aiguilles rendrait la réponse juste clockStimulusBoundErrorCount : essais où la minute pointe le chiffre énoncé clockMinuteHandAccuracyPercent, clockHourHandAccuracyPercent : précision par aiguille, hors essais où l'aiguille était montrée par l'indice- Unité
- minutes d'horloge ; nombre ; %
- Exercices
Erreurs à l'horloge
- Exemple, valeurs fictives
- Pour 3 h 00, petite aiguille sur 12 et grande sur 3 : permuter les aiguilles rendrait la réponse juste, l’essai compte dans clockHandReversalCount.
- Lecture clinique
- Gradue l'échec là où la précision est binaire.
- Pour la recherche
- clockHandReversalCount est sous-détecté aux heures où les aiguilles se superposent : un 0 ne prouve pas l'absence. clockStimulusBoundErrorCount est null quand l'exercice ne pouvait pas produire l'erreur. La précision par aiguille est null si aucun essai n'entre au dénominateur (indice : palier 2 pour les minutes, dès le palier 1 pour les heures).
Tracés A et B
- Formule
trailATimeMs, trailBTimeMs : temps moyen des tracés croissants et décroissants réussis, ms trailBtoARatio : leur rapport- Unité
- ms ; rapport
- Exercices
Tracés A et B
- Exemple, valeurs fictives
- Tracés A réussis en 40 s en moyenne, tracés B en 70 s : 70 / 40 = 1,75.
- Lecture clinique
- Compare, chez ce patient, le temps des deux types de tracés d'une séance à l'autre.
- Pour la recherche
- Les contenus A et B sont tirés au hasard : le rapport n'est pas un TMT B/A normé (Reitan, 1958). Depuis le paradigme 5, le temps porte sur les tracés réussis, sans la révélation (D8).
Étapes de la consigne
- Formule
stepsCompleted, stepsExpected : étapes faites, attendues sequenceErrorCount : étapes hors ordre (étapes faites moins plus longue sous-suite croissante) sequenceAccuracyPercent : précision de séquence commandIntrusionCount : actions qui ne réalisent aucune étape- Unité
- étapes ; %
- Exercices
Étapes de la consigne
- Exemple, valeurs fictives
- Consigne de 4 étapes, 3 faites dans l’ordre 1, 3, 2 : stepsCompleted = 3, plus longue sous-suite croissante 2, sequenceErrorCount = 3 − 2 = 1.
- Lecture clinique
- Sépare l'étape oubliée de l'étape faite dans le mauvais ordre.
- Pour la recherche
- stepsCompleted et sequenceErrorCount sont indépendants. L'erreur d'ordre est un badge, jamais une courbe.
Copie de figure
- Formule
angleAccuracy : fidélité angulaire (0-100) closureError : pire écart de fermeture (% de la diagonale) overlapCorrect : recouvrement des pentagones rotationDeg : rotation signée (valeur de plus grande amplitude) cubeEdgeCount : arêtes du cube- Unité
- 0-100 ; % de la diagonale ; degrés ; arêtes
- Exercices
Copie de figure
- Exemple, valeurs fictives
- Un cube recopié avec 11 arêtes sur 12 : cubeEdgeCount = 11 ; le tracé conservé permet de vérifier le verdict.
- Lecture clinique
- Cotation géométrique indicative : le soignant voit le tracé du patient et peut vérifier chaque verdict.
- Pour la recherche
- Critères calibrés sur des tracés synthétiques, pas sur des tracés cotés : aucune équivalence avec une cotation clinique. Un miroir apparaît comme une rotation.
Cognition sociale et attention divisée
Biais négatif
- Formule
negativeBias : part des essais à cible non négative où le patient répond une émotion négative (colère, peur, tristesse), % mostConfusedPair : cible→réponse la plus fréquente- Unité
- %
- Exercices
Biais négatif
- Exemple, valeurs fictives
- Sur 20 essais à cible non négative, le patient répond 3 fois colère, peur ou tristesse : 3 / 20 = 15 %.
- Lecture clinique
- Aucun seuil d'alerte affiché : la valeur se lit d'une séance à l'autre.
- Pour la recherche
- null sous 4 essais cibles non négatifs. mostConfusedPair est absente quand aucune confusion ne domine.
Coût de double tâche
- Formule
dualTaskCostPrimary = (TR double − TR seule) / TR seule × 100, % dualTaskCostSecondary = taux d'erreur double − taux d'erreur seule, points de pourcentage secondaryAvgRTMs : TR moyen sur les cibles secondaires en double tâche- Unité
- % ; points de pourcentage ; ms
- Exercices
Coût de double tâche
- Exemple, valeurs fictives
- TR seule 600 ms, en double tâche 750 ms : (750 − 600) / 600 × 100 = 25 %. Taux d'erreur 5 % seule, 12 % en double tâche : 7 points.
- Lecture clinique
- Ce que coûte la conduite de deux tâches à la fois.
- Pour la recherche
- dualTaskCostSecondary est null sans cible dans une phase. Depuis le paradigme 5, deux taux se comparent ; prioritizationBias n'existe plus (D5). Une pause pendant l'intervalle inter-stimulus reprend sur un stimulus neuf : un TR isolé jusqu'à environ 5,4 s peut en résulter.
Indices composites
Efficience inverse
- Formule
inverseEfficiencyScore = round(avgReactionTimeMs / (accuracyPercent / 100)), ms- Unité
- ms
Efficience inverse
- Exemple, valeurs fictives
- TR moyen 700 ms, précision 80 % : round(700 / 0,8) = 875 ms.
- Lecture clinique
- Monte quand on ralentit et quand on se trompe.
- Pour la recherche
- null à 0 % de précision. Calculé à la volée, sans seuil affiché : c'est un rapport brut. Référence : Bruyer et Brysbaert (2011).
Le rapport de séance
Ce que le soignant lit après une séance.
Le rapport « Voir les résultats » résume la séance, puis détaille chaque exercice.
- Score moyen : moyenne arrondie des scores des exercices terminés. Les abandons et les exercices interrompus par le temps sont exclus.
- Tendance d’un exercice : écart relatif du score à la moyenne passée du patient sur cet exercice, classé en hausse, stable ou en baisse par un repère fixe de l’application. Aucune tendance sous 3 passations.
- Composition du score : précision, temps et bonus, avec les maxima du profil et de la version de la formule ; malus d’indices recalculé depuis le nombre d’indices.
- Écart entre prévu et ressenti : difficulté prévue (1 à 3) contre ressenti du patient, note de 1 à 10 ramenée sur 1 à 3.
- Profil attentionnel : moyenne, sur les exercices de temps de réaction et de flexibilité, de la vitesse, de la pente de vigilance, du coût de bascule et du taux de fausses alarmes, à partir de 2 exercices. Liste mémoire, N‑Back mémoire et Rappel de liste sont exclus, ainsi que le coût de bascule de Décodage de symboles. L’alerte sur les fausses alarmes suit un repère fixe de l’application, indicatif, sans base normative.
Détail d’un exercice : exactitude, temps, puis mesures propres à l’exercice. Chaque mesure porte sa définition au survol de l’icône ⓘ.
En-tête
Score de l’exercice, difficulté prévue et ressenti du patient. Voir le point 4
Barre de score
Précision, temps et bonus, chacun sur son maximum. Voir le point 3
Exactitude et temps
Les mesures communes à tous les exercices, affichées quand l’exercice les a relevées.
Mesures de l’exercice
Propres à chaque exercice. Ici, pour le Test de Stroop : effet de congruence, précision par condition, fausses alarmes…
La progression du patient
Une valeur par séance, sur la durée.
La fenêtre « Progression » trace les indicateurs séance après séance, sur 3 mois, 6 mois, un an ou toute la période.
- Une valeur par séance terminée : la moyenne des exercices terminés concernés. Les séances sans valeur sont omises.
- Score : moyenne glissante sur 7 séances. La courbe ne garde que les séances dont tous les exercices terminés portent la version 7 du score.
- Évolution d’une période : moyenne des n dernières valeurs moins moyenne des n premières, n = min(10, ⌊N/2⌋), sans valeur sous 6 valeurs.
- Indicateurs de synthèse : séances par semaine, score moyen, médiane des temps de réaction par séance, part d’autonomie, durée réelle moyenne, ressenti moyen, niveau prévu le plus fréquent.
- Autonomie : chaque exercice terminé compte « seul », « aidé » ou « échoué », selon sa précision, comparée à un repère fixe, et l’aide reçue. L’aide se lit dans les indices, sauf pour Rappel de liste et Dénomination d'images, qui ont leurs propres indices. Empan de chiffres n’est pas classé.
- Temps de réaction : Go/No‑Go, Réflexe spatial, Test de Stroop et N‑Back mémoire. Le temps de la bascule ou de l’orchestre n’a pas le même sens.
- Flexibilité : Jeu de bascule, Lettre dans la lettre et Tri multicritères. Modalité : Bascule sensorielle. Mise à jour de règle : Décodage de symboles. Persévération : Lettre dans la lettre et Décodage de symboles, en deux séries, jamais moyennées.
- Impulsivité : taux de Réflexe spatial seul. La zone « à surveiller » du graphique est un repère fixe de l’application, indicatif, sans base normative.
Exercice par exercice
Une courbe par indicateur que l’exercice émet.
L’onglet « Par exercice » suit un indicateur sur un exercice ou un type d’exercice.
- Une valeur par séance, médiane ou moyenne des passations de l’exercice. Une courbe n’apparaît que si l’exercice émet l’indicateur.
- Entraînement et évaluation forment deux séries séparées. Les évaluations ne reçoivent pas d’ajustement par difficulté.
- La comparaison par difficulté ramène chaque valeur à la ligne de base du patient pour la même difficulté. Sous 4 séances, le badge indique « peu de points ».
- Les valeurs d’une version antérieure des indicateurs sont écartées clé par clé.
- Tendance intra-séance : le serveur calcule la pente des temps de réaction sur le rang de l’essai (ms par essai), après un échauffement, et la qualité de l’ajustement. Ses seuils restent à confirmer : indicatif, non validé.
- Statistiques par domaine : fenêtre de 56 jours (au moins 3 séances, 6 en repli), moyenne des scores par domaine et évolution. Un domaine passe « à renforcer » quand il s’écarte de la moyenne du patient selon un repère fixe, ou quand sa tendance baisse.
Limites et bon usage
Ce que les chiffres ne disent pas.
NeuroTrack accompagne la rééducation cognitive sous la responsabilité d’un professionnel de santé et ne pose pas de diagnostic.
- Aucune norme : ni z-score, ni percentile, ni seuil de population. Chaque patient sert de référence à lui-même.
- Les repères d’affichage de l’application (alertes, zones « à surveiller », autonomie, tendance) sont indicatifs et sans base normative.
- Orientation temporelle : pondération non validée cliniquement. Le score suit le code, pas une cotation MMSE ou MoCA ; les verdicts bruts par question font foi.
- Copie de figure : cotation géométrique indicative, calibrée sur des tracés synthétiques. Un miroir apparaît comme une rotation.
- Tracé de piste : contenus A et B tirés au hasard. Le rapport B / A n’est pas un TMT normé.
- Fluence verbale : tâche de classification. Son débit ne se compare pas à la littérature sur la fluence.
- Dénomination d'images : paraphasies sémantiques et circonlocutions non détectées. Elles relèvent de la relecture du clinicien.
- Horloge : l’inversion d’aiguilles est sous-détectée aux heures où les aiguilles se superposent.
- Plancher de précision du score : non validé pour N‑Back mémoire et Go/No‑Go, qui comptent les rejets corrects.
- Tendance intra-séance : seuils du serveur à confirmer, indicatif.
- Les captures de cette page montrent des données fictives. Ce site ne promet aucun export de données brutes.
Références
- MacLeod (1991), sur l’effet Stroop
- Simon (1969)
- Navon (1977)
- Hautus (1995) ; Snodgrass et Corwin (1988), pour la correction des taux de d′
- Troyer, Moscovitch et Winocur (1997), pour grappes et changements
- Grober et Buschke (1987), pour le rappel indicé
- Reitan (1958), pour le Trail Making
- Bruyer et Brysbaert (2011), pour le score d’efficience inverse
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