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認知症テスト Moffワスレナグサ(HDS-R) [iPad]

  • 入賞・受賞歴 月間ヘルスケア/フィットネス部門最高ランキング 84位を獲得!(10/24)
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認知症テストアプリ

「Moffワスレナグサ」は、認知症テストアプリです。

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このアプリの話題とニュース

  • 新バージョン1.3が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。


  • 2017年10月26日(木)にiPhoneとiPad両対応のユニバーサルアプリとしてリリース!


このレビュアーのおすすめコメント

まだ母は64ですが、意外と満点が取れず。
結果を教えたところ、本人は少しショックのようでしたが、クロスワードを始めてみたり、ジム通いなどを考え始めている様子です。
本来は本人に結果を見せるものでは無いと思いますが、良い気づきになったかな?と思っています。
手軽にできるのがすごく良いですね。
良い意味できっかけになる - ★★★★★
手持ちの道具がなくても動画を用いて長谷川式認知機能スケールを評価できる点は良いと思います。
ただ、「長谷川式」の略がアプリ内で「MCI」と表記されているのは誤りですので対応していただきたいです。(アプリの機能自体とは直接関係ありませんが…)
便利は便利だが… - ★★★★☆
エビデンスのある国際的なテストなので、精度も安心です。
定期的に祖母や両親にテストしてもらって問題ないかチェックしてます。
自宅で使っています - ★★★★★

最新更新情報

version1.3が、2019年5月7日(火)にリリース

トップページの文章を修正しました。

使い方や遊び方

Moffワスレナグサは、認知症のチェック・テストとして、広く医療機関等で使われている「長谷川式簡易知能評価スケール」(HDS-R)を使用し、どなたでも簡単に認知機能のチェック・テストを実施できる認知症テスト用のアプリです。



【アプリ名の由来】
「ワスレナグサ」という名前には、中世ドイツの伝説に由来するといわれる花言葉
・「私を忘れないで下さい」
・「真実の愛」
をもとに、医療機関や介護施設だけでなく、ご家庭で手軽に、深刻になることなく家族の様子をチェックできるようにとの願いを込めました。



【開発の背景】
「長谷川式簡易知能評価スケール」(HDS-R)は、1974年に開発されて以降、広く医療機関などで利用されている信頼性の高い認知症診断・チェック・テスト手法です。
ただし、実施には筆記用具や、関連性の低い5つのアイテム(ハサミ、腕時計、鉛筆、くし、スプーン等)や、記録用紙などを用意する必要がありました。



認知症診断アプリ『Moffワスレナグサ』は、質問はアプリ内に表示され、回答はボタンを押してくだけ。



5つのアイテムを用意する必要はなく、動画でアイテムを表示することで、アプリだけでテストを認知症テスト・チェックを行うことが可能です。

カスタマーレビュー・評価

3.3
5つ星
 
8
4つ星
 
3
3つ星
 
0
2つ星
 
0
1つ星
 
7

おすすめ口コミ

便利

さっそく患者さんに使いました。
野菜の名前を端末でメモできたり、
最後に得点の内訳を見ることができたらもっと便利です

ねころじー - ★★★★★ 2018-02-23

動くようになりました!

iPhoneSEでも動くようになりました!
要望をかなえて頂きありがとうございます。
早速、祖父母に試したいと思います。

Emy873 - ★★★★★ 2017-11-08

便利

今まで紙でやってたのが楽になってかなり便利。
道具も用意しなくても動画見せるだけでいいのもよい。

通りがけのレビュワー - ★★★★★ 2017-11-08

手軽で楽

手軽に記録できて、細かい事気にせず操作できるので、便利です

ジャイアント肉団子 - ★★★★★ 2017-11-08

手軽で便利

手軽に認知症のチェックができて便利だと思います。

ケン9521 - ★★★★★ 2019-05-13

最新ストアランキングと月間ランキング推移

MoffワスレナグサのiPadアプリランキングや、利用者のリアルな声や国内や海外のSNSやインターネットでの人気状況を分析しています。

基本情報

仕様・スペック

対応OS
9.0 以降
容量
56.2 M
推奨年齢
全年齢
アプリ内課金
なし
更新日
2019/05/07

リリース日
2017/10/26

集客動向・アクティブユーザー分析

オーガニック流入

 

 

 

アクティブ率

 

 

※この結果は認知症テスト Moffワスレナグサ(HDS-R)のユーザー解析データに基づいています。

利用者の属性・世代

アプリ解析デモグラフィックデータ(男女年代比率52%)

犯人はこの中にいる!

デモグラフィックデータを元にユーザー層の性別や年齢分布などを考慮して推定しています。

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