Согласно результатам валидационного исследования, опубликованным в журнале The Journal of Medical Internet Research, установлено, что программа VStore (новая программа для совершения покупок в виртуальной реальности) позволяет провести оценку по различным доменам когнитивного функционирования и обладает достаточной чувствительностью для выявления возрастного когнитивного дефицита. Целью исследования было определение конструктной валидности программы VStore на основе батареи компьютеризированных когнитивных тестов компании «Когстейт», а также оценка чувствительности этой программы в отношении выявления возрастных когнитивных нарушений. Исследование проводили с участием 142 здоровых добровольцев в возрасте от 20 до 79 лет.

Основные конечные точки при оценке VStore включали оценку времени сбора товаров, общее время на выполнение задачи, повторение названий 12 продовольственных товаров вслух, время на оплату, время на заказ кофе и время на выбор товаров на кассе самообслуживания. Конструктную валидность оценивали на основе ряда моделей регрессии с обратным исключением для наиболее точного прогнозирования эффективности использования программы VStore.

Кроме того, были созданы 2 модели логистической регрессии и 2 модели гребневой регрессии, сопровождаемые кривыми операционных характеристик, при этом результаты когнитивной оценки компании «Когстейт» включили во 2-ю модель, а результаты оценки с использованием программы VStore – в 1-ю модель в качестве прогностических факторов возрастной группы и возраста соответственно.

Общая эффективность использования программы VStore, выражаемая как общее время на выполнение задачи, лучше объяснялась при выполнении задач компании «Когстейт», которые позволяют определить внимание, рабочую память, возраст, способность к обучению на основе парных ассоциаций и знание технологии (определяли 47 % вариабельности).

Кроме того, при λ = 5,16 в модели гребневой регрессии были выбраны 5 параметров программы VStore для оценки возраста (среднеквадратическая ошибка 185,80, SE 19,34), при этом, что касается оценки компании «Когстейт», при λ = 9,49 в модели были выбраны все 8 задач (среднеквадратическая ошибка 226,80, SE 23,48). При использовании программы VStore наблюдалась высокая чувствительность (87 %) и специфичность (91,7 %) к определению возрастных групп, при этом 94,6 % площади было под кривой операционных характеристик.