Summary
このトレーニング プロトコルは、コンピュータ化されたトレーニングを使用して、テクノロジ関連の日常的な機能スキルを教えます。これらのスキルには、金融スキル、旅行や輸送だけでなく、薬の管理が含まれます。
Abstract
今日、多くの機能スキルは技術ベースであるため、技術ベースのトレーニングプログラムの開発は広く重要です。ここでは、市販の認知トレーニング(CCT)プログラムと参加者の半数でペアになったコンピュータ化された機能スキルトレーニングプログラムを紹介します。
60歳以上の非障害高齢者(NC)(n=45)および同様に軽度認知障害を有する高齢者(MCI;n=50)を無作為化して、週2回のコンピュータ機能スキルトレーニング(CFST)または週2回の12週間を受けるセッションは CCT と CFST の間で分割されます。訓練されたスキルはATMの使用でした。インターネットバンキング;チケットキオスク;電話とインターネットの処方箋の補充;薬の管理;そしてインターネットショッピング。これまでの機能能力評価と同様に、シミュレーションごとに完了時間を重視しています。
51人の参加者は、6つのタスク(34)すべてを習得するか、12週間のトレーニングを完了することによって、トレーニングプログラムを完了しました。さらに44名の参加者が4回以上のトレーニングを実施し、最後のトレーニングセッションまでの改善を分析しました。すべての6つのテストの完了時間は、両方の参加者グループのベースライン評価から最終トレーニングセッションに大幅に改善されました(すべてのp<0.001、タスク完了時間の平均改善は45%)。さらに、トレーニングのベースラインから終了までの 6 つのテストで MCI と NC の差は見当たりませんでした (すべての t<1.66、すべての p>0.12)。最後に、CCT と CFST を組み合わせた場合、パーセント変更スコアメジャー (すべての t<1.64、すべての p>0.11) では CSFT 単独とは異なりません。
NCグループとMCIグループの両方が、パフォーマンスの大幅な改善を証明しました。CCT 補充は、半分のトレーニング セッションと同様の機能的な利益につながった.NC参加者は、CCT補充がなくてもかなり急速にトレーニングを進めました。MCIの参加者はより多くのトレーニングを必要としましたが、同等の学習をしました。これらの知見は、記憶障害を持つ場合でも、機能的スキルをトレーニングで効率的に学むことができることを示唆している。
Introduction
現代の機能タスクの多くは、テクノロジーを使用して実行されます。これには、銀行業務やその他の財務管理タスク、旅行および輸送タスク、ヘルスケア管理が含まれます。技術を毎日使用する課題は、技術への生涯の暴露がより制限される可能性のある高齢者で増幅されます。技術ベースのタスクは、認知的に厳しい場合もあります。重度の精神疾患1、2、認知障害など、さまざまな課題を抱える高齢者や人々は、困難な技術を使用するための財政的または認知的リソースを持っていない可能性があります。これらの個人は、彼らの独立への脅威である今日のデジタル化された世界を交渉することが困難です。
私たちの以前の研究では、多くの健康な高齢者も効率的に日常の機能的なタスクを実行する上で問題を抱えていることが示されています3.さらに、軽度の認知障害を持つ人々は、これらのタスク4を実行する比例的に大きな課題を持っています。我々の研究は、健康な老化4、重度の精神疾患5およびMCI集団における成分認知能力が、日常的な機能的タスクのベリカルシミュレーションを実行する能力と一貫して相関していることを示している。したがって、認知能力は、テクノロジーを使用して機能タスクを最初に実行し、学習する人々の能力のレートリミッターです。この問題は、ATM の使用など、これらのタスクの多くが、直感的でトレーニングを必要としないタスクや"ウォーク アップ タスク" と考えられていることです。
現在、技術関連の日常的な機能のパフォーマンスのトレーニングは体系的に提供されていません。iPhone、タブレット、コンピュータなどの新しい技術は、一般的に使用のための指示なしに配信されます。ウェブサイトの使用手順は一般的に利用できません。たとえば、ニューヨーク首都圏交通局(MTA)のウェブサイトには、メトロカードの補充方法に関する指示以外にチケットキオスクの使用に関する指示はありません。
認知能力の増分赤字は、部分的に一部の集団のコンピュータ化認知トレーニング (CCT) で対処できます。最近のデータは、健康な高齢者6とMCI7を持つ人々の両方がトレーニングによって標的とされる認知能力にCCTで認知的利益を上げることができることを示唆している。したがって、CCTの取り組みによって機能タスクのパフォーマンスも向上することが期待されます。しかし、高齢者とMCI集団の両方でCCTの広く報告された成功は、新しい機能的スキルを実行する能力の自発的な改善を伴っていません。8を運転するなど、以前に習得したスキルはCCTを通じて促進することができますが、CCTだけでは新しい機能的スキルの習得につながるという証拠は集団全体にありません。
CCTはまた、少なくとも限られたトレーニングルーチンセットで、認知症の発症に対する保護効果を有することが示されている。例えば、ACTIVE試験は、コンピュータ化されたスピードトレーニングが10年間のフォローアップ9で検出できる認知能力の持続的な改善に関連していることを示した。その後のフォローアップ研究では、10年間のすべての原因に関連する認知症の30%の減少も報告されました。その結果、特定のタイプのCCTは高齢者の認知的利益をもたらすように見えるので、CCTとコンピュータ化された機能スキルトレーニングの組み合わせは、機能的スキルの改善をもたらすはずです。
したがって、現在のプログラムでは、インターネット、電話、または ATM などのデバイス上で何らかの技術を使用して通常実行される、生態学的に有効な一連の機能スキル タスクの開発が行われています。タスクは表1に示され、独立して生活するために重要なものとして選択されました。プログラム内では、これらのタスクは固定の難易度、非トレーニング形式で最初に実行されます。各タスクには、機能要求の難易度が異なる複数の段階的なサブタスクがあります。6 つの固定難易度タスクが完了した後、すべての参加者は、コンピューター化された機能スキル トレーニング (CFST) トレーニング シミュレーションのトレーニングを受けます。これらのシミュレーションは、参加者に直接パフォーマンスフィードバックを提供します。サンプルフィードバックを表 2 に示します。人間のトレーナーの関与はなく、人間がフィードバックを提供することはありません。参加者がサブタスクでエラーを起したとき、段階的なフィードバックが、修正情報の増加を通じて提供されます。たとえば、ATM タスクでは、ピン番号を入力する最初のエラーが発生した場合、基本的な修正情報が提供されます。同じエラーを発生させる場合は、もう一度修正情報が提供されます。
4 つのエラーの後、タスクは次のトレーニング ステップに進みます。ただし、参加者が後でトレーニングに戻ると、このステップは通過するまで再トレーニングされます。各トレーニングモジュールは、タスク全体を2回実行した後、完了と見なされ、参加者はエラーなしで終了します。
この研究には、(1)認知的に正常な(CN)健康な高齢者と(2)軽度の認知障害(MCI)を有する医学的に健康な高齢者の2つの研究参加者グループが含まれる。CNは、モントリオール認知評価(MOCA)11スコア26以上と認知苦情なしと定義された。MCIは、MOCA、主観的苦情の評価、構造化された神経心理学的評価による評価を含む体系的な評価で定義された。参加者は、認知能力がMCIよりも大きな障害を反映している場合は除外された。ソフトウェアは iOS でも展開できますが、Windows コンピューターでトレーニングが行われました。研修員1人あたり約6名の研修生の割合で研修を実施した。
この研究の目的は、CFSTが健康な高齢者に対して有効性があるかどうかを判断することです。(2) MCIを有する者と非障害者と比較した機能的スキルトレーニングの相対的な有効性(3) CCT の提供が CFST を強化するかどうか、および NC と比較して MCI に差動効果があるかどうか。
Protocol
この研究は無作為化試験であり、研究参加者の半数(認知状態によって階層化)が1対1で無作為化され、ポジットサイエンスブレインHQトレーニングソフトウェアからダブルディシジョンタスクに関するコンピュータ化された認知トレーニング(CCT)を受けるCFST と他のユーザーは CFST だけでトレーニングを受けます。この研究は、マイアミ大学機関審査委員会によってレビューされ、承認され、すべての参加者は署名されたインフォームド・コンセントを提供しました.
1. 準備
- 書面によるインフォームド・コンセントを取得する。
- 参加者をモントリオール認知評価(MOCA)11で選び出します。
- 参加者に番号と文字を順番に接続させます。
- 参加者に動物の写真を3枚見せて、名前を付けます。
- 3つの言葉で学習する単語を読み、参加者に思い出してもらいます。
- タブレット版の認知の概要評価を使用して、ベースライン認知評価を実行します (図 1)12)。タブレット アプリですべてのサブテストを管理します。サブテストは、言語学習と記憶、桁シーケンス、トークンモータータスク、シンボルコーディング、言語流暢検査、ロンドン塔です。
- アプリで評価の全体的な手順を提示します。
- シンボルコーディングタスクの手順を説明します。
- 参加者にコーディングの練習をしてもらいます。
- 参加者がコーディングタスクを15秒間実行するのを見ます。
- ロンドン塔タスクの手順を提示します。
- 参加者に練習項目をやらないでください。
- 参加者が最初のテスト項目を解くのを見てください。
- 6 つの異なる機能タスク (図 2)を固定された難易度形式で参加者に評価します。
注: 固定の難易度評価中にトレーニングは提供されず、参加者がエラーを出した場合、指示は単に繰り返されます。参加者がタスクを完了すると、次のタスクに進みます。すべてのタスクが完了すると、トレーニングが開始されます。各タスクの代表的なタスク要求を以下に示します。
2. 固定難易度とトレーニングシミュレーションに対するタスクの要求
- チケット購入タスクを起動します。
- [新しいチケットを購入する] を選択します。
- [1 枚の乗車券を購入する] を選択します。
- 乗り継ぎカードの残高を確認します。
- トランジットカードに$60.00を追加します。
- 電話の補充タスクを開始します。
- 薬局の番号をダイヤルします。
- 処方箋番号を入力します。
- 薬を拾う時間を選択します。
- ATM バンキング タスクを起動します。
- PIN を入力してセッションを開始します。
- 当座預金口座の残高を確認します。
- 当座預金口座から$180.00を引き出します。
- 投薬ラベル理解タスクを開始します。
- 薬を服用する時間帯を正しく選択してください。
- 毎日取る薬の数を正しく識別します。.
- 薬のオーガナイザーサブタスクを起動します。
- 1日分の薬を梱包してください。
- インターネットバンキングタスクを開始します。
- ユーザー ID とパスワードを入力します。
- 当座預金口座の残高を確認します。
- 貯蓄からチェックまで$15.00の転送を行います。
- インターネット処方箋の補充とオンラインショッピングタスクを起動します。
- ユーザー ID とパスワードを入力します。
- 正しい都市(マイアミ)、ストリート(ミカポニー)と車の色(青)を選択して、あなたの身元を確認してください。
- Prinivil を選択し、一般的な同等物はありません。
- [集荷の日時を修正する] を選択します。
3. 固定難易度評価後のトレーニング
- CFST 単独条件
- 参加者にトレーニングタスクを説明し、6つのタスクすべてがトレーニングされることを示します。
- ATM バンキング タスクを起動します。
- PIN を入力します。
- トランザクションを選択します (小切手の残高を確認)。
- エラーに対するプログラムによるフィードバックのプロセスを視覚化します。
- フィードバックプロセスを示すために、4つのエラーを順番に提示します。
- CCT + CFST 条件
注: CFST トレーニングは CFST と同じですが、30 分間だけです。脳HQダブルディシンは、複合状態でコンピュータ化された認知トレーニングタスクです。図 3は、ダブルディシジョン タスクを示しています。- コンピュータ化された認知トレーニングに関するトレーニングとスキルトレーニングのプロセスについて説明します。
- ブレインHQダブルディシジョンタスクを起動します。
- 演習を行います。
- 実際のテスト項目を実行します。
- このプロセスを約 30 秒間視覚化します。
4. 研修後の評価
注:6つのトレーニングタスクすべてから卒業するか、24セッションを完了した後、参加者はポストテストを完了します。この次のセクションは、トレーニング後の評価の口頭での説明として提示する必要があります
- 参加者に6つの訓練を受けたすべてのタスクの異なるバージョンを実行させます。タスクは同じであると伝えられるが、コンテンツの要求は異なる。
- 参加者にBACアプリ評価を再度実行してもらいます。
Representative Results
患者の流れは表3に示される。最初の主題は2018年7月14日に上映されました。選別対象者には女性78名、男性76名が含まれ、そのうち53名(33%)が参加した。ラテン系と52(33%)でしたアフリカ系アメリカ人です。平均教育達成度は民族間で同様で、平均15年であった。しかし、8年未満の教育を受けた場合がありました。131例が適格性評価を完了し、認知症の可能性があるため16例、運動または視力の問題で4例を除外した。無作為化された121人の46%(n=56)がHCで、54%(n=65)がMCIで診断され、各群の50%がCFSTトレーニングだけで無作為化された。51ケースは、34の卒業でトレーニングを完了し、30の個々のサブタスクに2回順番に完璧なパフォーマンスに変換されます。44ケースはまだ訓練中で、15ケースが訓練を待っています。トレーニング後の中退率は9%でした。MOCA の平均スコアは、NC グループの場合は 28.38 (SD=1.70) で、MCI グループの場合は 22.68 (SD=3.02) でした。
図 4は、コンプリートのトレーニング結果を示し、図 5はトレーニングを行ったすべての参加者に対する結果を示しています。これらのデータは完了までの時間の観点から提示されますが、他のいくつかの従属変数が収集されます。ペアの t テストでは、ベースライン評価から最終トレーニング評価 (t>8.16、すべて p<.001) まで、6 つのテストの完了時間が大幅に短縮されました。さらに、トレーニングのベースラインから終了までの改善率、すべてのt<1.66、すべてのp>.12によって指標付けされた、NCおよびMCIサンプルでのシミュレーションの差動性は全く向上しませんでした。最後に、CCT と CFSAT を組み合わせた場合、%変更スコア メジャーの CSFAT とは異なりません。CCT 補充は、CFSAT トレーニング セッションの半分と同様の CFSAT の利益につながり、この改善は両方の条件で MCI と NC グループで一貫していました.MCI と NC のサンプル全体の 6 つのテストのすべての t 検定と、スキル トレーニングのみの評価と組み合わせた評価は、表 4に示されています。どちらのグループも、評価タスクの代替バージョンのパフォーマンスが大幅に向上しました。重要なことに、スキルトレーニングを受けたNC参加者は、パフォーマンスを完璧にするためにモジュールあたり平均6回のトレーニングしか必要としません。CCT&CFSATに無作為化された参加者は、CCTで平均11日間のトレーニングを行い、参加者1人あたり平均50レベルを達成した。
図1:ロンドンの塔とシンボルコーディングサブテストを示すBACアプリからの代表的な刺激。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図 2: 6 CFST トレーニング タスクこれらのテストには、チケット購入、ATMとインターネットバンキング、電話とインターネット処方補充とショッピング、および医薬品管理は、この数字のより大きなバージョンを表示するにはここをクリックしてください。
図 3: 脳 HQ ダブルディシジョン タスク刺激.この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図4:トレーニングを修了した個人のベースラインからのトレーニングの利益これは、6 つのトレーニング タスク全体で、最初の評価、最終トレーニング セッション、およびシミュレーションの代替形式で完了するまでの時間の観点から示されます。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図 5: NC および MCI コンプリーターおよびサポート案件のトレーニング セッションあたりの改善率これは、トレーニングセッション完了ごとに完了するまでの時間における、最後のセッショントレーニングの達成までのベースラインの総割合を示しています。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
| ATMバンキング |
| インターネットバンキング |
| キオスクでのチケット購入 |
| 薬の管理と毎日のオーガナイザー |
| 処方リフィルのためのインタラクティブ電話音声メニュー |
| インターネット処方リフィルとオンラインショッピング |
表 1: コンピュータ化された機能スキル トレーニング (CFST) タスク
| エラー 1 繰り返し命令: | ピンは 1234 です。暗証番号を入力してください |
| エラー 2.指導： | 暗証番号は 1234 です。キーパッドを使用して PIN を入力してください |
| エラー 3 方向: | 暗証番号は 1234 です。1 を入力し、続いて 2 を入力し、3 を続け、次に 4 を入力します。 |
| エラー 4 のデモンストレーション | 4つのキーは順番に点灯し、参加者は点灯したときにタッチするように指示されます。 |
表 2: エラーフィードバック
| 臨床試験参加者の流れ(2018年7月~現在) | ||
| 審査および署名付き同意 | 154 | |
| 不適格 | 20 | |
| ベースラインの前に取り下げた | 4 | |
| ベースラインが完了していません | 9 | |
| ベースライン評価の完了 | 121 | |
| トレーニング完了 | 51 | 42% |
| まだトレーニング | 44 | 36% |
| トレーニングを待っています | 15 | 12% |
| トレーニング後に脱落 | 11 | 9% |
表 3: 臨床試験のための CONSORT 図。
| ATMバンキング | T | P | |||
| HC VS MCI | 0.98 | 0.33 | |||
| スキルのみ対複合トレーニング | 0.86 | 0.4 | |||
| 薬の管理 | |||||
| HC VS MCI | 0.57 | 0.57 | |||
| スキルのみ vs 複合トレーニング | 0.91 | 0.37 | |||
| オンラインバンキング | |||||
| NC 対 MCI | 1.66 | 0.12 | |||
| スキルのみ vs 複合トレーニング | 0.56 | 0.96 | |||
| 処方リフィル | |||||
| NC 対 MCI | 0.21 | 0.84 | |||
| スキルのみ対複合トレーニング | 1.44 | 0.16 | |||
| チケット購入タスク | |||||
| NC 対 MCI | 1.25 | 0.22 | |||
| スキルのみ対複合トレーニング | 0.25 | 0.81 | |||
| インターネット処方リフィルとショッピング | |||||
| NC 対 MCI | 1.55 | 0.19 | |||
| スキルのみと複合トレーニング | 0.16 | 0.87 | |||
表 4: MCI と NC トレーニングの向上とスキルのみの比較と複合治療の t 検定の結果
Discussion
CSFTトレーニングは、わずか6回のトレーニングセッションで実質的かつ迅速な治療の向上をもたらし、結果はNCとMCIの両方の参加者に適用可能でした。両方の参加者グループは、タスクのパフォーマンスの大幅な改善を証明しました。CCT 補充は、CFST トレーニング セッションの半分と同様の CFST の利益につながりました。重要なことに、スキルトレーニングを受けたNC参加者は、パフォーマンスを完璧にするために、タスクあたり平均6セッション(可能な24セッションのうち)しか必要としません。要約すると:1)参加者の両方のグループは、すべてのタスクのパフォーマンスの改善を実証しました。2)HC参加者は、CCT補充がなくてもかなり急速にトレーニングを進めました。そして3)MCI参加者はより多くのトレーニングセッションを必要としましたが、同等に学びました。これらの知見は、統合失調症の高齢患者と健康なコントロールの別のサンプルと私たちの以前の知見を複製します。
MCIの参加者におけるコンピュータ化された機能スキルトレーニングに関連するトレーニングの改善が最も重要です。これらの症例はエピソード記憶にかなりの障害を有していた。しかし、彼らはまだ6つの異なるトレーニングシミュレーションで、NCを持つ人々に比例して相当する大幅な利益を上げることができました。以前の研究は、MCIおよび健気条件13、14における手続きおよび言語記憶学習の解離を示している。したがって、この研究は、機能スキルがいくつかのドロップアウトで、かなり迅速かつ効率的に学びることができることを示しています。
CCTによるコンピュータ化されたスキルトレーニングの補充により、スキルトレーニングの効率が大幅に向上し、スキルトレーニング単体と比較してユニットトレーニングセッションごとに2倍の増加が得られます。したがって、MCIを有する個人におけるCCTおよびCFSTとの併用介入は、複数の利点を有する可能性が高い。第1に、認知症予防はCCTによって促進され得る。スキルトレーニングは、MCIの独立性の向上や進行性の機能変化の遅延につながる可能性もあります。その結果、組み合わされたトレーニングの潜在的な利点は、このプロトコルでさらに研究するためのかなりの大きなトピックと思われます。
後の研究は、現実世界の機能向上に焦点を当てます.このような現実世界の利益のデモンストレーションは、このトレーニングプロトコルの利点を固めるでしょう。プロトコルの実装は非常に効率的であり、参加者は彼らの利益に高い満足度を報告しました。例えば、参加者の98%以上が、現実世界で6つのタスクのそれぞれをより「確実に」行うことができるだろうと述べました。
Disclosures
過去1年間、ハービー博士はアルケルメス、ベーリンガー・インゲルハイム、細胞内療法、ジャズファーマ、ミネルバファーマ、大塚アメリカ、ロシュファーマ、サノフィファーマ、スノビオンファーマ、武田ファーマ、テバからコンサルティング料または旅行払い戻しを受けています.彼は統合失調症の認知の簡単な評価からロイヤリティを受け取ります。彼はi-Functionの最高科学責任者です。ピーター・カレストルップはi-FunctionのCEOです。リゼ・ティビリサはi-Functionのパートタイム従業員です。サラ・チャジャはi-Functionの最高科学責任者です。
Acknowledgments
この研究は、ピーター・カレストルップにNIA助成金番号R43AG057238によって資金提供されました。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Bac App | Verasci, Inc. | N/A | Cognitive testing software |
| Computerized Functional Skills Assessment and Training Software | i-Function | N/A | Computerized Software |
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