方法文章

针对老年参与者的短时记忆训练:对照组训练方案及初始智力功能评估

DOI:

10.3791/60804

2020年9月20日

本文内容

摘要

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本文介绍了一种针对老年人群的认知训练干预措施,并评估了训练前的认知能力。我们展示了两种训练版本——实验性训练和主动对照训练——并比较了它们在一系列认知测试中的效果。

摘要

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近年来,认知训练干预措施的有效性备受争议。目前尚无共识确定何种训练方案最为有效。此外,个体特征作为训练效果预测因子的研究仍在进行中。本文旨在通过考察工作记忆(WM)训练对老年人认知效能的影响,以及初始工作记忆容量(WMC)对训练效果的作用,来探讨这一问题。我们详细描述了如何实施为期5周的自适应双n-back训练,并设置主动对照组(记忆测验)。本文重点介绍训练的技术细节以及参与者初始WMC的评估方法。对其他认知维度在训练前后表现的评估,基于记忆更新、抑制控制、注意转换、短时记忆(STM)和推理能力测试的结果。我们发现,初始WMC水平可预测n-back训练干预的效率。此外,我们观察到训练后几乎所有被测认知功能方面均有改善,但这些效应在很大程度上与具体干预方式无关。

引言

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在许多认知训练研究中,双n-back任务被用作工作记忆(WM)训练的方法。由于工作记忆对其他更高级的认知功能具有重要作用,因此它常成为认知干预的目标1。然而,此类训练的有效性及其是否能够带来更广泛的认知能力提升,一直存在广泛争议(有关元分析,请参见2,3,4,5,6,7,14;有关综述,请参见4,8,9,10,11,12,13)。一些研究者认为,“……没有令人信服的....

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方案

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社会人文科学大学伦理委员会对本研究方案进行了评估。所有参与者均按照《赫尔辛基宣言》的要求签署了书面知情同意书。

1. 受试者招募

  1. 为每个训练组招募至少36名志愿者。作者先前的研究以及该领域的文献表明,这一数量足以观察到组间效应。工作记忆训练研究中的典型效应量根据训练类型或目标人群的不同,通常在d=0.6至0.8之间。基于这些数值,并以0.8的统计功效和0.05的显著性水平为目标,此类研究所需的最小样本量(根据Soper45提出的公式计算)为36人(建议更多)。
    1. 采用以下纳入标准:年龄超过55岁,无神经系统或精神疾病史,上肢运动功能完好,无失明或听力损失,目前未参与任何其他认知(尤其是记忆)训练。
  2. 通过多种方式招募参与者:在社交媒体页面、科研与工作平台或讨论组中发布在线广告,同时在中国台湾地区的第三年龄大学或面向老年人的活动(如老年人野餐活动)中进行现场宣传(也可使用海报和传单),以确保所招募的人员不仅限于互联网用户。
  3. 请务必在广告中充分说明所需参与者的类型。

2. 伦理委员会的评估

  1. 在开始研究之前,需获得当地伦理委员会的评估表,其中包括以下许可:a) 对人类行为进行主动干预并旨在改变该行为的互动,且不直接干预大脑,例如认知....

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结果

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与训练相关的效果

共有85名受试者参与了本研究(其中男性29名),平均年龄为66.7岁。由于技术问题,n-back训练组中一名受试者的数据未被记录。最终,对n-back训练组的43名受试者和测验训练组的42名受试者的数据进行了分析。采用重复测量的多变量方差分析(MANOVA)来评估两个训练组在不同时间点(训练前与训练后)的训练特异性效应。各项认知测试的结果作为因变量(表1),训练组别和测量时间点(训练前与训练后)作为自变量。这些结果见表2

分析结果显示,训练后在三段论任务上具有统计学意义的显著提升:(F(1,83)=31.22, p<0.001, ηp2=0.27),以及在注意力转换任务上:(F(1,83)=5.79, p.......

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讨论

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在本研究中,我们探讨了老年人是否能够从工作记忆训练中获益,以及这种效果是否与其基础认知水平的初始状态相关。我们采用n-back任务作为实验性干预手段,并使用OSPAN任务测量的工作记忆容量(WMC)来评估参与者初始的智力功能水平。本实验方案包含两个关键步骤:第一步也是最重要的一步,是评估参与者初始的工作记忆水平;第二步则是尽可能在各方面对两种训练方案进行匹配,仅在"认知内容"上有所区别(即工作记忆训练 versus 语义记忆训练)。通过在研究开始时评估参与者的认知水平,我们得以揭示在干预初期对其水平进行准确估计的重要性。该指标是认知训练有效性的最重要预测因素。我们推测,在大多数干预研究中,研究人员都会以某种方式评估参与者的初始认知水平。获取此类信息的一种可行方法是,将某一认知任务在训练前首次测量的结果作为预测认知训练效果的指标。正如预期,n-back任务中的N水平在训练过程中发生了显著波动。更令人感兴趣的是,在首次训练中达到较高最大N水平的个体,在后续训练阶段的进步速度也快于其他参与者。这表明,研究初期观察到的个体间表现差异,会随着训练时间和进程的增加而进一步扩大。为了深入探究这一效应,我们进行了进一步分析。结果表明,O.......

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披露

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作者无任何利益冲突需要披露。

致谢

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所述结果来自波兰国家科学中心资助项目(项目编号:2014/13/B/HS6/03155)的支持。

....

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材料

本文使用的材料清单
姓名公司目录编号评论
GExn/a作者在线平台:
用于 N-back 训练、测验
IBM SPSS Statistics 26.0IBM CorporationSPSS 软件用于进行统计分析。
Inquisit 版本 4.0.8.0Millisecond Software软件:用于设计和实施实验的工具
用于:Sternberg 任务、线性三段论任务以及呈现基线脑电图记录的指导说明
MATLAB R2018bThe MathWorks, IncMATLAB 软件用于计算统计量、导出数据库以及 结果可视化
PsychoPy 版本 2 v.1.83.04Jonathan Peirce;由诺丁汉大学支持开源软件
用于:Go/no Go 任务、转换任务、运行记忆广度任务,基于 Python 的程序包
Sublime Text(版本 2.0.2)n/a开源软件:HTML 编辑器
用于:在线 OSPAN 任务

参考文献

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  1. Baddeley, A. Working memory: Looking back and looking forward. Nature Reviews Neuroscience. , (2003).
  2. Au, J. Improving fluid intelligence with training on working memory: a meta-analysis. Psychonomic Bulletin and Review. 22, 366-377 (2015).<....

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