Summary
노인 인구의 인지 훈련 개입과 함께 사전 훈련 인지 능력의 평가가 제시됩니다. 우리는 두 가지 버전의 훈련(실험 및 능동 제어)을 보여주고 인지 테스트의 배열에 미치는 영향을 보여줍니다.
Abstract
인지 훈련 내정간섭의 효험은 최근에 높게 토론됩니다. 어떤 종류의 훈련 식이요법이 가장 효과적인지에 대한 합의는 없습니다. 또한, 교육 결과의 예측변수로서의 개별적인 특성은 여전히 조사되고 있습니다. 이 문서에서는 노인의 인지 효과에 대한 작업 메모리 (WM) 교육의 영향뿐만 아니라 초기 WM 용량 (WMC)이 교육 결과에 미치는 영향을 검토하여이 문제를 해결하려는 시도를 보여줍니다. 우리는 활성 제어 그룹 (메모리 퀴즈)와 적응 듀얼 n-백 교육의 5 주를 수행하는 방법을 자세히 설명합니다. 우리는 여기에 교육의 기술적 측면뿐만 아니라 참가자의 WMC의 초기 평가에 초점을 맞추고있다. 다른 인지 차원의 사전 및 사후 훈련 성능의 평가는 메모리 업데이트, 억제, 주의 이동, 단기 기억 (STM) 및 추론의 테스트 결과에 근거하였다. 우리는 WMC의 초기 수준이 n-back 교육 개입의 효율성을 예측한다는 것을 발견했습니다. 우리는 또한 우리가 측정 하는 인지 기능의 거의 모든 측면에서 포스트 훈련 개선을 발견 했습니다., 하지만 그 효과 대부분 독립적인 개입 했다.
Introduction
많은 인지 훈련 연구에서, 듀얼 n-백 작업은 작업 메모리의 방법으로 사용 (WM) 훈련. WM은 다른 높은 수준의 지적 기능1에대한 중요성 때문에 인지 내정간섭의 일반적인 표적입니다. 그러나, 이러한 훈련의 효과와 인식에 더 일반적인 개선을 만들기위한 잠재력, 높은 토론하고있다 (메타 분석에 대한,참조2,3,4,5,6,7,7,7,14 및 리뷰, 참조4,8,9,10,11,12,13). 일부 연구자들은 '라고 주장하지만... 다른 기술에 작업 메모리 훈련의 일반화의 설득력있는 증거가없었다'4,다른 사람은 WM훈련의매우 중요한 효과를 보여주는 메타 분석 데이터를 제시2,3,5,6,11. 별도의 문제는 노인 인구에서 WM의 효과입니다. 몇몇 WM 훈련 연구는15,16,17,18,19,20에비해 젊은 성인에서 더 큰 이득을 보고했습니다, 반면 다른 사람들은 유사한 효력이 두 연령 집단21,22,23,24,25에서관찰될 수 있다는 것을 보여줍니다.
다양한 요소는 메모리 트레이닝26의이점을 예측하는 것으로 추정된다. 이러한 요인 중 일부는 WM 교육 효과21의잠재적 인 중재자로 나타납니다. 정신 능력, 기준선 인지 능력 또는 일반적인 인지 자원으로 설명 되 고, 이 위치에 대 한 강한 선택 중 하나 것 같다. 초기 지적 수준의 역할을 평가하기 위해, 우리는 훈련 요법을 적용하기 전에 인지 능력의 측정에 특별한 강조 (여기에 설명 된 방법)를 넣어. 그것은 참가자를 보여주는 데이터에 의해 지시 되었다, 누가 훈련의 시작 부분에 더 높은 인지 능력을 특징으로, 초기 인지 기능의 낮은 수준을 가진 사람에 비해 실질적으로 더 나은 훈련 결과 달성27. 유사한 현상은 매튜 효과로 불리는 교육 연구에서 관찰됩니다28,처음에 더 나은 기술을 가진 사람들은 문제의 능력의 예비 낮은 수준을 가진 사람들에 비해 더 향상 관찰.
그것은 생각을 자극, 그래도, 너무 많은 보고서가 이 주제에 게시 된21,29. 더욱이, 특히 노인 인구에 관해서 실질적인 개별적인 차이조차도 데이터 분석 및 해석30동안 방치되는 경우가 많다. 본 연구에서는, 우리는 건강한 노인의 단에 있는 WM 훈련 성공에 작업 메모리 용량의 초기 수준의 충격을 검토합니다. 실험 군과 대조군 간에 가능한 한 유사한 훈련 요법의 모든 요소를 유지하기 위해 능동적인 제어 그룹 설계를 사용했습니다. 따라서 교육 콘텐츠(WM 대 의미 체계 메모리)는 교육 결과의 예상 차이를 결정하는 한 가지 중요한 요소로 남아 있었다. 두 그룹 모두 전산화된 홈 기반 교육을 수행했습니다. 실험 그룹의 구성원은 적응형 듀얼 n-back 교육 프로그램과 의미 체계 메모리 퀴즈를 기반으로 작업으로 훈련된 활성 제어 그룹에 할당되었습니다. 여기에 접근 방식의 새로운 그들의 작업 메모리 용량을 평가 하 여 참가자의 인지 수준에 대 한 초기 평가에 강조 (WMC). 또한 이 문서에 제시된 초기 WMC 수준을 평가하는 방법은 후속 작업 메모리 교육 중에 성공할 수 있고 성공하지 못하는 사람들을 구별하는 효과적인 도구로 입증되었습니다. 우리는 이전에 이 연구결과4에서결과를 설명하고 간행했습니다 . 따라서 이 문서에서는 사용한 프로토콜에 대한 자세한 설명에 초점을 맞추고 있습니다.
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Protocol
SWPS 사회 과학 및 인문 윤리 위원회는 여기에 설명 된 프로토콜을 평가했다. 헬싱키 선언에 따라 서면 통보된 동의는 모든 참가자로부터 얻어졌다.
1. 참가자 모집
- 각 교육 그룹에 대해 최소 36명의 자원봉사자를 모집합니다. 이 숫자는 저자의 이전 연구와 주제에 대한 문학에서 그룹 사이의 효과를 관찰하기에 충분하다는 것을 입증했다. 작업 메모리 학습의 일반적인 효과 크기는 학습 유형 또는 대상 그룹에 따라 d=0.6에서 0.8 사이의 범위입니다. 이러한 값을 기준으로 알파가 0.05에서 0.8의 괜찮은 통계적 전력을 목표로, 이러한 유형의 연구(Soper45가제안한 공식에 따라 계산됨)에서 최소 샘플 크기는 36(바람직하게는 더)이다.
- 다음과 같은 포함 기준을 사용하십시오: 신경학상 또는 정신 장애의 병력이 없는 55세 이상, 상반신의 보존된 운동 능력, 실명이나 청력 상실 없이, 현재 다른 인지(특히 기억) 훈련에 관여하지 않는 사람.
- 다양한 방법을 사용하여 참가자를 모집: 소셜 미디어 프로필에 게시 된 온라인 광고, 연구 및 작업 플랫폼 또는 토론 그룹뿐만 아니라 3 세의 대학에서 직접 발표하거나 노인피크닉 (포스터및 전단지 사용)과 같은 노인을위한 피크닉과 같은 오래된 청중이 관련된 이벤트 중에 모집하는 것은 인터넷 사용자만이 아니라는 것을 확신합니다.
- 어떤 유형의 참가자를 찾고 있는지 광고에 적절하게 설명해야 합니다.
2. 윤리위원회의 평가
- 연구를 시작하기 전에, 귀하의 지역 윤리위원회, 허가를 포함하여 귀하의 지역 윤리위원회를 획득: a) 인간 행동에 적극적인 개입으로 구성된 상호 작용, 뇌를 직접 방해하지 않고, 뇌를 직접 방해하지 않고, 예를 들어 인지 훈련, 심리 치료 등 (이것은 또한 응답자에게 이익을 주기위한 개입에 적용, 예를 들어, 그의 기억 을 개선), b) 수집하고 참가자의 개인 데이터를 처리 특히 피사체를 식별할 수 있는 데이터입니다.
3. 초기 상영
- 프로젝트의 목표, 철수 가능성 및 개인 데이터 보호에 대해 참가자에게 상세히 알리는 짧은 인터뷰로 시작합니다.
- 참가자가 약물을 복용하지 않거나 중추 신경계 기능에 영향을 미칠 수있는 질병으로 고생한 적이 없다는 것을 확인하십시오. 마찬가지로, 인지 기능에 영향을 미치는 신경 질환과 관련이 없는 약물의 섭취를 제어합니다. 심사결과 원치 않는 정보가 드러난 경우, 자원봉사자를 연구에서 제외한다.
- 성공적인 심사 후, 참가자에게 서면 동의 서를 제시하고 그것을 읽어 달라고 요청합니다. 서면 정보에 입각한 동의에는 다음과 같은 정보가 포함되어야 합니다: a) 특정 국가에 대한 데이터 수집 및 처리에 대한 법적 근거, b) 데이터 소유자의 권리에 대한 정보(예: 개인 데이터에 액세스, 불완전한 개인 데이터 보충 가능성, 데이터 삭제 또는 처리 제한).
- 참가자에게 정보에 입각한 동의서에 서명하도록 요청합니다.
- 참가자가 경미한 인지 장애의 징후를 보이지 않도록 미니 정신 상태 검사 (MMSE)32를 수행 - 적어도 27 포인트는 연구의 다음 단계를 입력할 필요가 있다.
- 참가자에게 MMSE의 소개 스크립트를 읽은 다음 시험 스크립트에 따라 질문을 하십시오.
- 일련의 질문을 던져 장소와 시간에 대한 방향 평가로 시작하십시오: 오늘의 전체 날짜는 무엇입니까? 오늘은 어느 날인가요? 우리는 어디에 있습니까 (어떤 도시, 건물 이름, 어떤 층)?
- 메모리 테스트에 따르십시오: 참가자에게 큰 소리로 읽은 세 가지 개체를 암기하도록 요청하십시오. 주의, 집중력 및 계산을 평가하는 7개의 작업을 거치고, 마지막에는 참가자에게 이전에 배운 세 가지 개체를 기억하도록 요청합니다.
- 마지막으로 시험 스크립트에 따라 명명, 반복 및 이해 를 테스트합니다.
- 다음과 같은 점수 응답 : 0 = 부정확하거나 대답의 부족, 1 = 정답.
- MMSE 시험의 투여에 10분 이상 걸리지 마십시오.
- 사람이 필요한 임계값(27점)에 도달하지 못하면 결과를 알립니다. 임상적으로 낮은 인지 기능 수준에 대한 의심이 있는 경우, 이러한 사람을 전문 단위(예: 신경센터의 공인 심리학자)로 참조하십시오.
- 해당 지역의 법률 및/또는 일반 데이터 보호 규정을 준수하는 방식으로 문서를 저장합니다.
4. 교육 그룹 과제
- 실험 또는 대조군에 참가자를 임의로 할당합니다(그림 1). 프로세스의 임의성을 보장하기 위해 50개의 코드네임(그림 2)을생성하고 각 참가자를 모집 순서로 연결합니다(별도의 파일에 저장됨). 이제부터 참가자 데이터를 코드명으로 바꿉니다.
그림 1. 교육 작업의 예로 설계를 연구합니다. 참가자들은 5주 교육 프로토콜 전후에 두 번의 측정 세션을 거쳤습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
- 연령, 성별 또는 교육 수준에서 그룹 할당이 편향되지 않았는지 확인하십시오. 그림 2에제시된 바와 같이 각 교육 그룹(1 및 2)의 코드 이름 목록에 연령, 성별 및 교육 그룹을 미리 할당합니다. 각 자원봉사자의 특성에 따라 각 자원봉사자를 테이블에 착용하십시오.
그림 2. 그룹 할당에 대한 권장 코딩 양식의 예입니다.
5. 인지 기능의 초기 평가
- 각 절차의 시작 부분에서 각 작업을 수행하는 방법에 대해 참가자들에게 매우 명확하고 상세한 지침을 제공하는 데 중점을 둡다. 각 작업 전에 "교육 블록"을 실행하고(교육 작업과 동일) 해당 답변이 지침을 이해했음을 나타내는 경우 참가자를 관찰합니다.
참고: 이러한 블록의 포함은 아래각 작업에 대한 설명의 시작 부분에 설명되어 있습니다. - 각 작업의 지시 및 연습 부분을 제시한 후 절차의 주요 부분을 시작하기 전에 참가자가 절차의 요구 사항을 이해하는지 다시 한 번 묻습니다.
- 각 참가자가 다음 작업의 전체 집합을 수행해야 합니다.
- 작업 범위 작업(OSPAN)
- 각 참가자가 간단한 수학 방정식을 계산하는 데 필요한 개별 시간을 추정하기 위해 교육 블록을 실행합니다(숫자가 높지 않은 한 자릿수의 추가, 뺄셈, 분할 및 곱셈).
- 흰색 화면 의 중간에 참가자에게 방정식을 표시합니다. 참가자에게 결과를 생각해 보고 방정식의 결과가 표시되는 다음 화면으로 이어지는 화살표를 누릅니다. 참가자가 True 또는 False 버튼을 눌러 답변을 제공하도록 합니다.
- 방정식을 해결하는 데 필요한 시간을 계산합니다. 작업의 주요 부분에 방정식을 표시하는 시간으로 최종 블록에 필요한 평균 시간을 사용합니다. 방정식 결과의 정확성을 추정하기 위해 고정 된 시간 제한을 두세요 : 5 s.
- 다음 교육 블록에서 화면에 문자를 표시 - 하나 하나, 500 ms 각각, 참가자에게 그들을 기억하도록 지시. 전체 세트(3~9글자)를 마친 후, 참가자에게 12글의 매트릭스를 제시하고 암기 된 편지를 올바른 순서로 표시하도록 요청합니다. 답변에 대한 시간 제한을 주지 마십시오. 정확성을 기록합니다.
- 작업의 주요 부분을 실행합니다. 마지막 블록에서 위에서 언급 한 두 개의 교육 블록을 혼합하십시오 : 각 부분마다 방정식 (시간 제한에 대해 기억하십시오!) 기억해야 할 한 글자를 제시합니다. '방정식 + 문자'의 2 ~ 5 쌍을 표시한 다음 '방정식 + 문자'쌍의 전체 시퀀스를 제시 한 후 참가자가 암기 된 문자를 올바른 순서로 표시할 수있는 문자 매트릭스를 표시합니다. 수학 및 메모리 부분의 정확성을 기록합니다.
참고: 이 테스트를 사용하면 작업 메모리의 작동 범위가 평가됩니다(다른 메모리를 기억하면서 한 종류의 정보를 처리)가 평가됩니다.
- 스턴버그 작업
- 2500 ~3000ms의 간격으로 각각 500ms의 검은 색 화면에 흰색 글꼴로 임의의 숫자 시퀀스(한 세트에서 2~5개)를 제시합니다.
- 2500 ms에 대한 고정 십자가를 표시합니다.
- 제시된 시퀀스의 끝에서 500ms의 노란색 글꼴에 대상 숫자를 표시합니다.
- 참가자가 예/아니오 버튼을 눌러 제시된 이전 흰색 숫자 집합 사이에 노란색 숫자가 표시되는지 여부를 결정하도록 합니다. 참가자가 3000ms 이내에 답변을 제공하지 않으면 고정 지점이 있는 화면으로 이동하여 다음 평가판을 시작합니다. 이 시도를 잘못된 대답으로 계산합니다.
- 반복 단계 5.5.1 ~ 5.5.4 120 배 (시험) 50% 시퀀스에서 대상 숫자를 포함 하는 프로브의 50% 그리고 50% 하지 않습니다 (무작위로).
- 각 시험의 정확성과 반응 시간을 기록합니다.
참고: 이 작업은 메모리에서 정보를 검색하는 속도를 테스트합니다. 반응 시간의 증가는 메모리 콘텐츠의 직렬 검색 과정으로 설명되는 세트의 확대와 함께 합니다.
- 실행 중인 메모리 범위 작업
- 화면에, 기억하는 문자의 수에 대한 정보를 제시 (블록의 난이도에 따라 3, 4, 5 또는 6 문자) 키를 눌러 다음 화면으로 이동하도록 참가자를 요청합니다.
- 각각 0.25s에 대해 흰색 화면 중앙에 있는 검은색 글꼴로 하나씩 문자 시퀀스를 제시합니다.
- 참가자에게 시퀀스에서 마지막 글자의 고정 된 수를 재현하도록 요청하십시오 : 4 를 고정하지 마십시오. 시퀀스; K U J D S T W A; 암기 편지 : S T W A.
- 참가자의 답변을 받으려면 화면에 9글자(3x3)의 행렬을 표시하고 참가자에게 마우스로 적절한 문자(문자가 나타난 순서)를 표시하도록 요청합니다. 답변에 대한 시간 제한을 주지 마십시오.
- 기록 정확성 (시퀀스 오류를 마음).
참고: 이 테스트는 목록에서 어떤 문자가 기억해야 할 부분을 예측할 수 없는 형태로 추가 산만을 사용하여 작업 메모리의 용량을 측정합니다.
- 테스트 Go-No Go
- 로 구성된 흰색 화면 디스플레이 시험에서 : a) 250 ms - 고정 점 (흰색 십자가), b) 1250 ms - 자극 (문자), c) 2000 ms - 고정 상호 자극 간격.
- 대상 자극인 문자 X가 화면에 나타날 때 가능한 한 빨리 키를 눌러 참가자가 반응해야 합니다.
- 응답의 반응 시간과 정확성을 기록합니다.
참고: 시험은 두 가지 조건에서 억제의 효율성을 측정합니다: 쉬운 조건에서 문자 X는 다른 문자에 50/50 비율로 제시되고 더 어려운 조건에서 대상 자극이 다른 문자에 70/30 비율로 표시됩니다.
- 스위칭 작업
- 가로선을 사용하여 화면을 두 부분으로 나눕니다. 이 선 위 또는 아래에 작은 사각형 또는 사각형으로 구성된 빨간색 사각형 또는 사각형을 제시합니다.
- 화면 의 상부에 대해 "작은 수치에 주의를 기울이라"(로컬)와 화면 하단의 "작은 수치로 구성된 전체 그림에주의를 기울이라"(전역)과 같은 수치가 표시되는 위치에 따라 참가자가 반응할 수 있도록 두 가지 규칙을 적용합니다. 자극이 나타난 화면 부분에 따라 참가자가 반응하도록 하십시오.
- 참가자가 응답해야 하는 차원(전역 또는 로컬)을 나타내는 큐를 추가합니다. 로컬 차원과 관련된 큐는 대상 자극의 한쪽에 제시된 작은 빨간색 사각형과 대상 자극의 반대편에 표시된 작은 빨간색 사각형으로 이루어져야 합니다. 따라서, 글로벌 차원과 관련된 단서는 표적 자극의 한쪽에 제시된 큰 빨간색 사각형과 표적 자극의 반대편에 표시되는 큰 빨간색 사각형으로 이루어져야 한다.
- 중간 선 위 또는 아래에 있는 수치를 임의순서로 표시합니다.
- 참가자가 왼쪽 버튼을 사용하여 "사각형"에 응답하고 오른쪽 버튼을 눌러 "사각형"에 응답 : 참가자가 이전에 제시 된 규칙에 따라 반응하도록합니다.
- 응답의 반응 시간과 정확성을 기록합니다.
참고: 응답 시간은 3,500ms로 수정되어야 합니다. 큐와 목표 자극 사이의 시간 간격은 500 ms여야 합니다. 응답과 큐의 프리젠 테이션 사이의 간격은 1000 ms여야합니다. 각 그림과 각 큐는 참가자가 키 중 하나를 눌러 반응하는 데 필요한 모든 시간 동안 제시되어야 합니다. 스위칭 태스크는 각 요소 간에 빠른 주의를 기울여야 하므로 인지 유창성을 측정합니다.
- 선형 실로지즘 작업
- A > B, B> C, C> D: A> B, B> C, C&D: 논리적 인 관계 체인을 구성하는 세 가지 '전제'세트를 화면에 표시합니다. 각 전제는 1500 ms에 대한 화면에 표시되어야하며 그들 사이의 간격은 3000, 3500 또는 4000 ms (무작위로) 지속되어야한다. 이러한 쌍 세트의 통합 정신 모델 표현32는 항상 선형 순서에있을 것입니다 "A > B > C > D".
- 별도의 시험에서 건물 간의 가능한 관계의 세 쌍을 포함: 1) A > B, B > C, C > D (인접 쌍, 학습 단계에서 본 것과 정확히 동일), 2) A > C, B > D (2 단계 관계, 전에 볼 수 없는 정보의 통합을 요구), 3) A > D (정보 의 통합을 필요로) A > B > D (2 단계 관계, 정보 통합을 필요로)
- 두 가지 조건이 포함되도록 작업을 구성: 쉬운 조건, 그들은 논리적 문자열을 형성하는 순서로 다른 하나 후 건물을 표시해야 (예 : Q>W>E>R>R>T, 구내 순서: Q>W, W>E, E>R, R&T); 어려운 조건, 건물의 순서는 변경되어야한다 (예 : 건물 순서 : W>E, Q>W, R>T, E>R).
- 참가자가 가능한 한 빨리 진정한(답변: 오른쪽 버튼) 또는 거짓(답변: 왼쪽 버튼)으로 평가해야 하는 문(각 1500ms)을 표시하여 참가자를 테스트합니다. 대답에 대한 시간 제한을 설정 - 6000 ms, 각 대답 후 다음 질문을 표시하기 전에 추가 1000 ms를 기다립니다 주어진 후. 각 문은 올바른 문자(예: "W > E?") 또는 거짓 설정(예: "E > W?")에서 문자와 관계('&;' 또는 '>')로만 이루어져야 합니다.
- 문자의 암시 적 알파벳 순서에 의해 유도 가능한 간섭을 최소화하기 위해 문자의 배열을 무작위로.
- 대문자를 언어적 의미를 피하기 위해 전체 문장 대신 자극으로 사용하고, 기호 ">"를 사용하여 요소 간의 관계를 나타냅니다.
- 각 질문에 대한 응답의 정확성과 반응 시간에 대한 데이터를 수집합니다.
참고: 인접 쌍에 대한 질문은 메모리를 추정하는 데 사용되며 혼합 순서로 제공되는 구내에 대한 질문이 있으며 논리 시퀀스의 먼 요소 간의 관계에 대해 묻는 질문은 정보 통합 기능을 측정하도록 요청받습니다.
6. 교육 프로토콜
- 실험(n-back) 및 제어(퀴즈) 교육 모두 참가자에게 인터넷 플랫폼(로그인 및 암호)에 대한 액세스를 제공하여 참가자가 하루에 한 번 이상 훈련하는 상황을 피하기 위해 24시간마다 사이트에 입장할 수 있도록 합니다.
- 참가자가 작업과 교육 요법을 이해해야 합니다.
- 참가자에게 때때로 비슷한 조건에서 훈련을 하도록 지시하며, 외부 산만함수준이 낮은 조용하고 조용한 장소에서 훈련을 합니다.
- 실험 훈련: 작업 메모리 패러다임
참고: 적응형 듀얼 n-back 작업은 작업 메모리 교육 프로그램으로 사용되었습니다. 이 과제는 Jaeggi 외33에 의해 소개되었으며 동시에 청각 및 시각적 주의, 유지 보수 및 업데이트 프로세스를 모집합니다.- 레벨 N=2에서 작업에 대해 참가자에게 지시합니다(그림 1B참조).
- 알파벳 문자를 3x3 매트릭스의 9개 위치 중 하나에 표시된 청각 자극및 녹색 사각형으로 시각적 자극으로 사용합니다.
- 참가자가 응답해야하는 동안 500 ms에 대한 단일 항목을 제시하고 2500 ms 간격이 있습니다. 현재 자극은 대상 시각적(왼손으로 응답) 또는 청각 자극(오른손으로 응답) 또는 양(양손으로 동시에 응답)을 일치시킬 수 있습니다.
- N-back 교육의 단일 세션
- 작업의 첫 번째 블록에서 N에서 2로 레벨을 설정합니다. 각 블록 후 답변의 정확성을 평가하고 이를 기준으로 다음 블록에서 레벨 N을 조정합니다. 정확도가 85%를 초과하면 난이도를 높여야 합니다(1점), 정확도가 60% 이하로 떨어지면 난이도가 낮아집니다. 다른 경우에는 N이 변경되지 않은 상태로 유지됩니다.
- 첫 번째 블록의 경우 N=2에서 n-back 작업 수준을 수정합니다. 나중에 이전 블록의 답변 정확성에 따라 현재 블록의 N 수준을 결정합니다. 정확도가 85%를 초과하는 경우 난이도를 높입니다. 정확도가 60% 미만이면 난이도수준을 낮혀야 합니다. 다른 경우에는 N 레벨이 변경되지 않은 상태로 유지되어야 합니다.
- 15라운드(15개 작업 블록)에 대해 단일 듀얼 n-back 세션을 설정하며, 각 세션은 20개 이상의 N 시험과 25개의 세션에 대한 전체 교육 세트를 설정합니다.
- 각 평가판에 대한 반응 시간(RT) 및 정확도(ACC) 측정값을 기록합니다.
- 제어 훈련: 에피소드 메모리 패러다임
- 의미 체계 메모리를 참여 퀴즈 작업을 구성하기 위해 인터넷에서 자료를 수집 (예를 들어, 헝가리의 수도는 무엇입니까?).
- 퀴즈 태스크의 각 교육 세션에 15 개의 질문 (두 번째 세션에서 시작 5 질문은 이전 세션에서 온 10 새로운 해야한다)를 읽을 수있는 시간 제한없이. 참가자에게 '답변' 버튼을 선택한 후 40초 이내에 주어진 4가지 가능성 중 하나를 선택해야 한다고 지시합니다. 답변의 정확성에 대한 피드백을 제공합니다.
- 25개의 세션에 대한 전체 교육을 설정합니다.
7. 교육 감독
- 교육 과정에서 각 참가자의 교육 진행 상황을 확인합니다. 교육 진행 상황을 확인(온라인)을 각 참가자에게 할당합니다.
- 세션 간 휴식이 2일 이상 인 경우 실험자가 문자 메시지를 통해 참가자에게 연락하여 교육을 재개하도록 권장합니다.
8. 인지 기능의 훈련 후 평가
- 사전 교육 회의로 정확한 방법으로 훈련 후 세션을 진행합니다.
- 150 PLN (~$40)으로 연구에 전념하는 시간 동안 전체 프로토콜을 완료한 참가자를 보상합니다.
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Representative Results
교육 관련 효과
85명의 과목이 연구에 참여했으며(29명은 남성)였고, 평균 66.7세였다. 기술적 문제로 인해 N-back 교육 그룹의 한 참가자의 데이터가 기록되지 않았습니다. 마지막으로 N-back 트레이닝 그룹의 43명, 퀴즈 트레이닝 그룹 42명의 데이터를 분석했습니다. 반복된 측정값을 가진 분산(MANOVA)의 다변량 분석은 시간이 지남에 따라 두 교육 그룹에 대한 교육 특정 효과를 분석하는 데 사용되었습니다(사전, 교육 후). 각 인지 테스트의 결과는 종속변수(표1)였고, 트레이닝 그룹 및 측정지점(사전 훈련 과 포스트 트레이닝)은 독립적인 변수였다. 이러한 결과는 표 2에표시됩니다.
분석 결과는 강의 계획 작업에서 통계적으로 유의한 교육 후 개선을 나타냈다: (F(1,83)=31,22, p&0.001, θp2=0.27) 및 주의 전환 작업: (F(1,83)= 5.79, p=0.02 θ, p2=0.2θ 메모리 SPAN 작업(F(1,83)=7.72, p=0.01, θp2=0.09 및 OSPAN 작업(F(1,83)=13.01, p=0.01, θp2=0.14)에 대해 상당한 교육 그룹 효과가 관찰되었습니다. 상호 작용 효과(시간 x 교육 그룹)는 통계적으로 유의한 것으로 입증되지 않았습니다. 그러나 일부 분석에 대한 그룹 효과 내에서 중요한 것을 발견했습니다. OSPAN 작업에서 N-back 교육 그룹은 두 번째 세션에서 결과를 향상시켰고 퀴즈 그룹의 경우 두 공연모두 비슷했습니다. 이 효과는 퀴즈와 n-back 그룹이 첫 번째 측정에서 다르다는 사실을 참조하여 해석되어야 합니다. 따라서 초기 OSPAN 성능이 향상된 n-back group의 결과는 대조군이 개선되지 않았다. Sternberg의 성능과 이동 /이동 / 노 - 이동 작업은 교육 그룹 할당 또는 측정 시간과 관련이 없습니다.
전반적으로, 결과는 참가자의 인지 성능이 관심의 훈련 후 실행과 더 높은 인지 기능 (추론) 참여 테스트에서 향상 된 것으로 나타났습니다, 그룹 소속에 관계없이.
| N-백 트레이닝 | 퀴즈 교육 | ||||||||
| 세션 | N | 의미 | 성병. | 성병. | N | 의미 | 성병. | 성병. | |
| 오류 | Dev. | 오류 | Dev. | ||||||
| 오스판 | 1 | 42 | 15.31 | 1.64 | 10.62 | 40 | 9.07 | 1.77 | 11.22 |
| 작업 | 2 | 43 | 20.74 | 2.48 | 16.3 | 40 | 10 | 1.81 | 11.45 |
| 실로지즘 작업 | 1 | 43 | 0.59 | 0.03 | 0.2 | 42 | 0.58 | 0.03 | 0.21 |
| 2 | 43 | 0.67 | 0.03 | 0.21 | 42 | 0.69 | 0.03 | 0.19 | |
| 메모리 SPAN 작업 | 1 | 42 | 0.37 | 0.03 | 0.16 | 42 | 0.2 | 0.02 | 0.16 |
| 2 | 41 | 0.4 | 0.03 | 0.18 | 42 | 0.22 | 0.03 | 0.18 | |
| 이동/이동 없음 작업 | 1 | 42 | 0.14 | 0.05 | 0.33 | 42 | 0.16 | 0.03 | 0.01 |
| 2 | 42 | 0.17 | 0.03 | 0.18 | 42 | 0.04 | 0.05 | 0.12 | |
| 스턴버그의 작업 | 1 | 43 | 0.93 | 0.02 | 0.11 | 42 | 0.9 | 0.02 | 0.15 |
| 2 | 43 | 0.94 | 0.01 | 0.05 | 42 | 0.93 | 0.01 | 0.07 | |
| 주의 전환 작업 | 1 | 42 | 0.49 | 0.04 | 0.28 | 41 | 0.52 | 0.05 | 0.3 |
| 2 | 42 | 0.41 | 0.04 | 0.23 | 42 | 0.46 | 0.04 | 0.25 | |
표 1. 인지 작업의 결과에 대한 설명 통계.
| 훈련 전 효과 | 트레이닝 그룹 효과 | 상호 작용 효과 (시간 x 트레이닝 그룹) |
||||||||
| F (1,83) | θp2 | P | F (1,83) | θp2 | P | F (1,83) | θp2 | P | 그룹 내 중요한 효과: | |
| OSPAN 작업 | 3.67 | 0.04 | 0.06 | 13.01* | 0.14 | 0.01 | 1.49 | 0.19 | 0.22 | Nback (T1 vs. T2): 5,00* |
| 실로지즘 작업 | 31,22* | 0.27 | 0 | 0.01 | 0 | 0.95 | 0.35 | 0.01 | 0.56 | |
| 메모리 SPAN 작업 | 3.13 | 0.04 | 0.08 | 7,72* | 0.09 | 0.01 | 0.04 | & .001 | 0.85 | T1 (N-백 vs. 퀴즈): 0,09* |
| T2 (N-백 vs. 퀴즈): 0,10* | ||||||||||
| 스턴버그의 작업 | 3.56 | 0.04 | 0.06 | 0.78 | 0.01 | 0.38 | 0.62 | 0.01 | 0.43 | |
| 주의 전환 작업 | 5,79* | 0.07 | 0.02 | 0.75 | 0.01 | 0.39 | 0.02 | & .001 | 0.87 | Nback (T1 vs. T2: -0,08 |
| 이동/이동 없음 작업 | 0.01 | & .001 | 0.93 | 0.21 | 0.01 | 0.65 | 2.82 | 0.03 | 0.09 | T1 (N-백 vs. 퀴즈): -0,01 |
| T2 (N-백 vs. 퀴즈): -0,02 | ||||||||||
| * 통계적으로 유의한 효과 (p & .05) | ||||||||||
| T1 vs. T2 - 1회와 2차 세션 사이의 수단 차이; | ||||||||||
| N-백 대 퀴즈 - 훈련 그룹 사이의 수단의 차이; | ||||||||||
표 2. 결과 측정: MANOVA의 메인 및 상호 작용 효과에서 교육 유형(n-back vs. 퀴즈) 및 시간(사전 교육 및 포스트 트레이닝)을 요인으로 합니다.
WM 교육 효과의 예측변수로 WMC
N-back 교육 그룹에서만 수행된 후속 분석에서, 우리는 실험 훈련 중에 학습 과정을 관찰하기 위해 보다 세련된 방법인 다단계 모델링(MLM)을 사용했습니다. 데이터의 계층 구조는 모델에 수용하였다: 레벨 1에서 - 반복측정, 참가자(레벨 2)34내에서 중첩하였다. MLM 데이터 세트는 25개의 교육 세션 의 각 내의 실험 그룹에서 42명의 참가자로부터 수집된 1,050개의 관측으로 구성되었습니다. 고정 및 무작위 효과 모두에 대해 제공된 모델은 일반 인의 회귀 차단 및 경사, 평균 주위의 피사체 간 가변성모두에 대해 제공됩니다. 모델 1에서는 시간이 지남에 따라 n-back 작업에서 득점한 포인트 수(교육 세션 수)의 변경이 모델링되었습니다. 시간 변수는 개입 의 첫 날에 중심이었다. 모델 1과 비교하여 모델 2는 주제 내 변동성(레벨 1)에 대한 기준 OSPAN 점수(피사체 간 예측변수- 레벨 2)의 효과를 예측하고 조정하는 데 추가되었습니다. 이러한 예측 변수는 다중 collinearity를 피하기 위해 독립적으로 테스트되었습니다. 모든 모델에서는 경사에 대한 선형 및 이차 효과를 테스트했지만 고정 효과 및 분산 구성 요소가 중요하지 않았기 때문에 이차 효과가 나중에 제거되었습니다. 제한된 최대 가능성은 추정자로 사용되었습니다. -2 제한된 로그 가능성 비율(-2LL)과 아카이케 정보 기준(AIC)은 모든 모델에 맞는 적합성을 평가하는 데 사용되었습니다. 일일데이터(35)의 일반적인 근접 자기 상관관계를 감안할 때 우리는 1차 자동 회귀 구조[AR(1)] 공변 구조를 기반으로 하기로 결정했습니다.
MLM 결과는 사전 훈련 측정에서 OSPAN 점수가 1 세션에서 첫 번째 n-back 결과의 중요한 예측이었다는 것을 보여주었습니다. 기준 OSPAN 수준은 전체 교육 과정의 중재자로 밝혀졌다(표 2). 비교했을 때, OSPAN 점수가 높거나 낮은 참가자 그룹은 첫 번째 교육 세션에서 비슷한 N 레벨을 가졌습니다: 1+∞ 척도에서 약 2.00 단위(낮은 OSPAN = 1.93; 높은 OSPAN = 2.31). 초기 OSPAN 결과가 낮은 참가자가 n-back 작업에서 .01 단위 증가를 달성한 반면 초기 OSPAN 점수가 높은 참가자는 .04 포인트 개선을 기록했을 때 교육 후 측정에서 중요한 차이가 나타났습니다. 관찰된 결과는 초기 OSPAN 수준과 훈련 효과 사이의 긍정적인 연관성의 존재를 명확하게 나타냅니다. 첫 번째 세션에서 n-back 점수와 교육의 학습 곡선은 처음에 더 높은 OSPAN 결과 (p & .001)를 가진 참가자를위한 더 높고 스테퍼입니다.
| 시간 - 선형 | .031 | (.005)*** | .016 | (.007)* | |
| (1일 중심) | |||||
| 초기 OSPAN 점수 | --- | --- | .038 | (.183)* | |
| ~ (높음/낮음) | |||||
| 초기 OSPAN 점수× 시간 | --- | --- | .026 | (.008)** | |
| 무작위 효과 ([[공동]분산) |
|||||
| 레벨 2(사람 간) | |||||
| 가로채 | .285 | (.073)*** | .286 | (.075)*** | |
| 시간 - 선형 | .001 | (.001)*** | .001 | (.001)*** | |
| 가로채기 및 시간 | .006 | (.003)* | .004 | (.002) ° | |
| 레벨 1 (인적) | |||||
| 잔여 | .151 | (.009)*** | .149 | (.009)*** | |
| 자동 상관 관계 | .339 | (.039)*** | .328 | (.040)*** | |
| 모델 핏 | |||||
| -2 로그 가능성 (θ2) | 1069.32 | 1046.37 | |||
| 아카이케의 정보 기준 (AIC) |
1083.32 | 1056.37 | |||
| 다단계 모델링의 결과. 괄호 안에 표준 오류가 있는 표준화되지 않은 회귀 계수. | |||||
| *p=0.1, *p<.05, **p&01, ***p&.001; 모든 p-값은 두 꼬리입니다. | |||||
| ~ 예측자는 이분법적 | |||||
표 3. 교육 데이터의 다단계 분석(종속 변수로서의 n-back 작업 성능). 교육 세션(시간) 전용(MODEL 1) 및 교육 세션과 초기 작업 메모리 용량을 예측변수 및 중재자로 각각 모델(MODEL 2)으로 합니다.
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Discussion
여기에 제시 된 연구에서, 우리는 노인 작업 메모리 훈련에서 혜택을 받을 수 있는지 여부를 조사 하 고 그들의 기본적인 인식의 초기 수준에 연결 하는 경우. 우리는 N-back 작업을 실험적인 개입및 작업 메모리 용량(OSPAN 작업으로 측정)으로 사용하여 참가자의 초기 수준의 지적 기능을 조사하는 방법이었습니다. 우리는 프로토콜에 두 가지 중요한 단계를 했다. 첫 번째이자 가장 중요한 것은 초기 WM 레벨의 평가였습니다. 두 번째는 가능한 모든 방법으로 두 개의 훈련 식이요법의 주의 일치하지만 "인지 콘텐츠"(즉, 작업 메모리 대 의미 메모리). 연구 시작 시 참가자의 인지 수준에 대한 평가를 도입함으로써, 우리는 개입의 시작 부분에 그것을 좋은 추정하는 것이 얼마나 중요한지 보여줄 수 있었습니다. 그것은 인지 훈련의 효과의 가장 중요 한 예측. 우리는 대부분의 내정간섭 연구 결과에서, 연구원은, 어떤 식으로든, 참가자의 초기 인지 수준을 평가한다는 것을 의심합니다. 이러한 정보를 얻기 위해 인지 훈련 효과의 예측으로 훈련 된 인지 작업의 첫 번째 측정에서 결과를 사용할 수 있습니다. 예상대로 N-back 작업의 N 수준은 교육 세션을 통해 크게 변동했습니다. 더 흥미로운 것은, 첫 번째 교육 세션에서 달성 된 더 높은 최대 N을 가진 개인은 다음 세션에서 그룹의 나머지 부분보다 빠르게 개선. 즉, 참가자 사이의 성능의 가변성을 의미, 연구의 시작 부분에 발견, 단지 시간과 훈련으로 증가. 이 효과를 더 깊이 탐구하기 위해 우리는 추가 분석을 수행했습니다. 결과는 OSPAN 태스크 (WMC)의 예비 점수를 교육 과정 (듀얼 n-back 작업에서)에서 얻은 개선의 강력한 예측 변수로 보여 주었다. 더 높은 초기 WMC를 특징으로 하는 참가자는 첫날부터 훈련에서 더 나은 성과를 보였으며 샘플 평균 이하의 WMC를 가진 노인에 비해 스테퍼 학습 곡선을 가졌습니다. 우리는 이러한 효과를보고하는 첫 번째 아니다. 포스터 외(2017)는 유사한 결과를 설명했다29. 그들은 초기 WM 수준과 메모리 범위 교육의 성능 사이의 상관 관계의 존재를 증명했다. 이 결과는 여기에 있는 것과 뿐만 아니라, 또한 WM 훈련 내정간섭에 있는 소위 매튜 효력에 대한 연구와 일치합니다, 있는 처음에 더 높은 기술을 가진 참가자는 훈련과 훈련되지 않은, 작업21,36,37,38,39모두에서 더 나은 훈련및 점수에서 더 나은 이익을 얻는. 이 모든 것은 누군가가 WM 훈련에서 얻을 수있는 능력이 초기 지적 수준에 크게 의존한다는 결론을 강화합니다.
처방유사성에 대해서는 밀의 한 가지차이점(40)을적용하였다: 누군가가 주어진 효과로 이어지는 한 가지 상황을 관찰할 때, 그리고 이러한 상황의 유일한 차이점은 첫 번째 상황에서만 특정 인자의 존재(여기, 인지층의 차이)에 만 존재한다는 것을 관찰한 영향을 받는 요인이 라는 확실한 기초가 있다. 우리는 동기 부여, 피상적 유사성 (동일한 양의 교육 세션, 유사한 피드백 등)의 관점에서 교육 요법을 일치시키려고 노력했습니다. 첫 번째 아이디어는 동일한 작업 (n-back)을 사용하지만 N 수준이 1로 고정된 가장 쉬운 형태로 사용한다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 참가자 (파일럿 연구에서)가 피로를보고했을뿐만 아니라 실험 (적응 성 난이도)보다 훨씬 높은 속도로 제어 상태를 떨어 뜨리면서 잘못된 경로라는 것이 금세 명백해집니다. 이로 인해 다른 접근 방식이 발생했습니다. 여러 번의 사전 테스트 후 우리는 서로 다른 강도 (WM의 고정 수준 대 WM의 적응 수준)를 가진 두 조건에서 동일한 기능을 갖는 대신 "다른 함수"접근 법 (WM 대 의미 메모리)을 결정했습니다. 이러한 접근 방식의 한 가지 잠재적인 문제는 실험 조건보다 더 매력적인 제어 조건을 만들 수 있다는 것입니다. 그리고, 참여 동기가 인지 훈련의 중요한 요소인 경우, 우리는 그 결정 때문에 무효 결과를 가질 수 있습니다.
인지 개입 연구에서 얻은 결과를 지금 보는 방식에 상당한 변화가 있다는 것을 주목할 가치가 있습니다. 예를 들어, Reddick 외. 대조군에 비해 WM 트레이닝 그룹에서 관찰된 긍정적인 효과는 대조군에 존재하는 감소와실험군(41)의성능 향상에 기인한다. 우리가 노인 인구에 대해 생각할 때, 심지어 이러한 출력 - 초기 인지 수준을 유지 - 바람직한 결과가 될 수 있습니다. 그러나, 놀랍게도, 연구 결과에서 우리는 이동 / 이동 하지 작업을 제외하고, 대조군에서 성능의 훈련 후 감소를 관찰하지 않았다. 그것은 될 수 있습니다., 다시, 심지어 간단한 메모리 퀴즈증거로 해석, 그것은 매력적이고 일부 인지 활동에 참여 하는 참가자를 장려 하는 경우, 유익한 효과 생산할 수 있습니다. 또한 중요한 것은, 모든 참가자 (그룹 할당에 관계없이) 연구 와 일부 상관 관계 연구는 자발적인 작업이 인지 노화에 대한 보호 요인이 될 수 있음을 보여 주었다42,43. 연구의 한계 중 하나는 우리가 노인의 대표 인구가 없다는 것입니다. 대신, 연구에 참여하는 노인들은 아마도 예를 들어 집을 떠나지 않는 선배들보다 더 많은 동기부여가 되고 더 적극적이었을 것입니다. 그러나, 교육 및 경제 상태의 수준 (간접적으로 통제 - 소득을 생성하는 직업 활동으로) 연구 결과에서 측정되고 분석은 이들이 훈련 진행에 영향을 미치는 요인이 아니라는 것을 보여주었습니다. 또한 두 개입모두에서 관찰된 개선은 단순한 시험 재검영 효과의 결과라고 주장할 수 있습니다. 연구에 포함 된 수동 제어 그룹이 없었기 때문에이 문제는이 연구에서 해결 될 수 없습니다. 따라서 수동 제어 - 후속 테스트에 다른 그룹을 포함하는 것이 좋습니다. 연구에서 가장 중요 한 메시지는 연구 결과 제안 훈련 후 이득 노인의 범위 내에서, 특히 좋은 전반적인 인지 기능 특징. 이 기사에서 우리가 묘사하고 싶었던 것은 우리가 교육 요법에서 참가자를 소개하고 유지하는 방식이었습니다. 이 연구에서 가장 중요한 것은 개입의 모든 기능을 한 가지와 는 별개로 두 그룹 사이에 정확히 동일하게 유지하는 것이었습니다 - 연습을 겪고 있는 인지 기능. 우리는 훈련 프로토콜의 효과 사이의 상당한 차이를 관찰하지 않았기 때문에, 그러나 개선은 두 그룹에서 눈에 띄었다, 어떤 인지 참여가 노인에게 도움이 될 수 있다는 결론을 내리는 것이 타당한 것 같다. 주요 결과는 인지 기능의 초기 수준을 의미하기 때문에, 우리는 강력하게 훈련 된 기능의 초기 측정을 포함하고 훈련 효과의 가능한 예측 (또는 적어도 공동 인자)로 확인하는 것이 좋습니다.
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Disclosures
저자는 공개 할 것이 없습니다.
Acknowledgments
설명된 결과는 2014/13/B/HS6/03155에 따라 폴란드 국립 과학 센터에서 지원하는 프로젝트에서 얻어진다.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| GEx | n/a | authorial online platform: used for N-back training, Quiz |
|
| IBM SPSS Statistics 26.0 | IBM Corporation | SPSS software was used to compute statistical analysis. | |
| Inquisit version 4.0.8.0 | Millisecond Software | software: tool for designing and administering experiments used for: The Sternberg Task, The Linear Syllogism Task and presenting the instructions for baseline EEG recording |
|
| MATLAB R2018b | The MathWorks, Inc | MATLAB software was used to compute statistics and to export databases and visualisation of the results | |
| PsychoPy version 2 v.1.83.04 | Jonathan Peirce; supported by University of Nottingham | open-source software used for: Go/no Go Task, The Switching Task, Running Memory Span Taskckage based on Python |
|
| Sublime Text (version 2.0.2) | n/a | open-source software: HTML editor used for: online OSPAN Task |
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