Summary
介绍了对老年人口的认知训练干预以及对培训前认知能力的评估。我们展示了两个版本的训练 - 实验和主动控制 - 并演示它们对认知测试阵列的影响。
Abstract
认知训练干预措施的有效性最近备受争议。对于哪种培训方案最有效，没有达成共识。此外，作为培训结果预测因素的个人特征仍在调查中。在本文中，我们展示了通过不仅检查工作记忆 （WM） 培训对老年人认知有效性的影响，以及初始 WM 能力 （WMC） 对培训结果的影响来解决这个问题的尝试。我们详细描述了如何与主动对照组（记忆测验）一起进行5周的自适应双n背训练。我们在此重点介绍培训的技术方面以及参与者 WMC 的初步评估。对其他认知维度的训练前后表现的评估基于记忆更新、抑制、注意力转移、短期记忆（STM）和推理测试的结果。我们发现，WMC 的初始水平预测了 n 背式培训干预的效率。我们还注意到，我们测量的认知功能几乎所有方面的培训后改进，但这些影响大多是独立干预。
Introduction
在许多认知训练研究中，双n背任务被用作工作记忆（WM）训练的方法。WM是认知干预的共同目标，因为它对其他更高层次的智力功能很重要。然而，这种培训的有效性及其在认知方面创造更普遍改进的潜力，一直备受争议（对于元分析，见2、3、4、5、6、7、14和审查，见4、8、9、10、11、12、13）。虽然一些研究人员声称"...没有令人信服的证据可以证明工作记忆训练被概括为其他技能的'4，其他人则提供元分析数据，显示WM培训2，3，5，6，11的显著效果。另一个问题是WM在老年人口中的有效性。多项WM培训研究显示，与15岁、16岁、17岁、18岁、19岁、20岁的长者相比，年轻人的益处更大，而其他研究则显示，在21岁、22岁、23岁、24岁、25岁这两个年龄组，亦有类似的效果。
各种元素被认为预测记忆训练的好处26。其中一些因素似乎是WM培训有效性21的潜在版主。心理能力，被描述为基线认知能力或一般认知资源，似乎是这个位置最有力的选择之一。为了评估初始智力水平的作用，我们在应用培训方案之前特别强调了认知能力的测量（此处描述的方法）。数据显示，与最初认知功能较低的27人相比，在训练开始时认知能力较高的参与者取得了更好的训练效果。在教育研究中也观察到类似的现象，它被称为"马修效应28"，这种观察表明，与那些最初能力水平较低的人相比，最初技能更好的人进步更大。
然而，关于这一主题的报告没有太多，这发人深省。此外，在数据分析和解释30中，即使是个人差异也很大，特别是在老年人口方面，往往无人看管。在本研究中，我们考察了工作记忆能力的初始水平对健康老年人群体WM培训成功的影响。为了保持实验组和对照组之间尽可能相似的训练方案的每一个元素，我们采用了主动对照组设计。因此，培训内容（WM 与语义记忆）仍然是决定训练结果预期差异的一个关键因素。这两个小组都进行了计算机化的、基于家庭的培训。实验组的成员被分配到一个适应性双n-back训练计划和一个主动对照组训练，任务基于语义记忆测验。这里的新方法是强调通过评估参与者的工作记忆能力（WMC）对参与者的认知水平进行初步评估。此外，评估本文中我们目前的初始 WMC 级别的方法已被证明是区分在随后的工作记忆培训中将成功和不会成功的人的有效工具。我们先前曾描述并公布这项研究的结果。因此，在本文中，我们重点介绍了我们使用的协议的详细描述。
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Protocol
SWPS 社会科学和人文伦理学大学委员会评估了此处描述的协议。根据《赫尔辛基宣言》，每位与会者都获得了书面知情同意。
1. 参加者征聘
- 为每个培训组招募至少36名志愿者。这一数字被证明足以观察作者先前的研究以及关于这一主题的文献的群体间影响。工作记忆训练研究中的典型效果大小介于 d=0.6 到 0.8 之间，具体取决于培训类型或目标组。基于这些值，并瞄准0.8与阿尔法在0.05的体面统计能力，在这类研究的最低样本量（根据索珀45提出的公式计算）是36（最好是更多）。
- 使用以下包容标准：55岁以上，无神经或精神疾病史，上肢运动技能保存，无失明或听力损失，目前不参与任何其他认知（特别是记忆）训练。
- 使用各种方法招募参与者：张贴在社交媒体个人资料、研究和工作平台或讨论小组上的在线广告，以及第三年龄的大学或涉及老年人野餐（也使用海报和传单）的活动期间的当面公告，以确保被招募者不仅仅是互联网用户。
- 请记住，请在广告中充分描述您正在寻找什么类型的参与者。
2. 道德委员会的评价
- 在开始研究之前，请获得当地道德委员会的评估表，包括：a） 包括积极干预人类行为的互动，旨在改变这种行为，而不直接干扰大脑，例如认知训练、心理治疗等（这也适用于旨在使被调查者受益的干预，例如改善他的记忆），b） 收集和处理参与者的个人数据，特别是允许识别受试者的数据。
3. 初步筛查
- 首先进行简短的访谈，详细告知参与者项目的目标、退出的可能性以及个人数据保护。
- 确保参与者不服用药物或从未患过任何可能影响中枢神经系统功能的疾病。同样，控制与影响认知功能的神经系统疾病无关的药物的摄入。如果筛查显示任何不需要的信息，请将志愿者排除在研究之外。
- 筛选成功后，将书面知情同意书提交给参与者，并请他们阅读。书面知情同意书应涉及以下信息：a） 特定国家的数据收集和处理的法律基础，b） 有关数据所有者权利的信息（例如访问个人数据、补充不完整的个人数据的可能性、删除数据或处理限制）。
- 要求参与者签署知情同意书。
- 进行迷你精神状态检查 （MMSE）32， 以确保参与者没有轻微认知障碍的迹象 - 进入研究的下一阶段至少需要 27 分。
- 向参与者阅读 MMSE 的介绍脚本，然后根据考试脚本提问。
- 首先，通过提出一系列问题来评估地点和时间的方向：今天的完整日期是什么？今天是星期几？我们在哪里（什么城市，什么建筑，哪个楼层）？
- 跟随记忆测试：要求参与者记住三个被你大声读取的对象：通过评估注意力、注意力和计算的七项任务系列，最后要求参与者回忆以前学到的三个对象。
- 最后，根据考试脚本测试命名、重复和理解。
- 评分答案如下：0=错误或缺乏答案，1=正确答案。
- 管理 MMSE 测试的时间不超过 10 分钟。
- 如果一个人没有达到要求的阈值（27分），通知他们结果。如果有任何怀疑临床上降低的认知功能水平，请将此人转介到专科单位（例如，神经中心的认证心理学家）。
- 以符合当地法律和/或《一般数据保护条例》的方式存储文档。
4. 培训组作业
- 随机将参与者分配到实验组或对照组（ 图 1）。为了确保过程的随机性，生成分配给一个和两个（培训组）的 50 个代号（ 图 2）的列表，并将每个参与者的招聘顺序与这些代码（保存在单独的文件中）连接起来。从现在起，将参与者数据替换为代号。
图1.学习设计与培训任务的例子。学员在为期5周的培训协议之前和之后经历了两次测量课程。 请点击这里查看此数字的较大版本。
- 确保群体分配在年龄、性别或教育水平方面没有偏见。将年龄、性别和教育组预先分配到每个培训组的代号列表（1 和 2），如 图 2所列。根据每个志愿者的特点将他们放入表格中。
图2.建议的小组分配编码表示例。
5. 认知功能初步评估
- 强调向参与者提供非常清晰和详细的指导，指导他们如何在每个程序开始时完成每个任务。在每个任务之前运行"训练块"（与培训任务相同），并观察参与者，如果他们的答案表明他们理解指示。
注：在下面每个任务的描述开头描述此类块的包含。 - 在演示每个任务的指导和练习部分后，在开始程序的主要部分之前，再次询问参与者是否理解该程序的要求。
- 确保每个参与者将完成以下任务的完整集。
- 操作跨度任务 （OSPAN）
- 运行一个培训块，以估计每个参与者计算简单数学方程所需的单独时间（单位数的添加、减法、除法和乘法（而不是更高的数字）。
- 在白屏中间显示与参与者的方程。指示参与者思考结果，然后按箭头指向下一个屏幕，其中方程的结果被呈现。让参与者通过按 真 或 假 按钮来给出答案。
- 计算解方程所需的时间。使用最后一个块中所需的平均时间作为在任务的主要部分显示方程的时间。为估计方程结果的正确性而设定一个固定的时间限制：5s。
- 在下一个训练块显示屏幕上的字母 - 一个接一个，每个500毫秒，并指示参与者记住他们。整套（3到9个字母）后，将12个字母的矩阵呈现给参与者，并要求按正确的顺序标记记忆中的字母。不要给出答案的时间限制。记录正确性。
- 运行任务的主要部分。在最后一个方块中，将上述两个训练块混合在一起：每个部分与方程（记住时间限制！显示 2 到 5 对"方程 + 字母"，然后在呈现整个"方程 +字母"对序列后，显示参与者以正确的顺序标记记忆字母的字母矩阵。记录数学和记忆部分的正确性。
注：通过此测试，将评估工作内存的操作跨度（同时记住另一种信息时处理一种信息）。
- 斯特恩伯格任务
- 在黑屏上以白色字体显示数字的随机序列（一组 2 到 5 个），每个数字为 500 毫秒，间隔范围从 2500 毫秒到 3000 毫秒不等。
- 显示2500毫秒的固定十字。
- 在呈现序列的末尾，以黄色字体显示目标数字为 500 毫秒。
- 让参与者通过按" 是/否 "按钮来决定黄色数字是否出现在前面的白色数字集中。如果参与者在 3000 毫秒内没有给出答案，请用固定点进入屏幕并开始下一次试用。将此尝试视为错误答案。
- 重复步骤 5.5.1 到 5.5.4 120 次（试验），50% 的探头包含序列中的目标数字，50% 的探头不（随机）。
- 记录每次试验的正确性和反应时间。
注意：此任务测试在内存中搜索信息的速度。反应时间的增加伴随着集的扩大，这被解释为存储器内容的串行搜索过程。
- 运行内存跨度任务
- 在屏幕上，显示有关要记住的字母数（3、4、5 或 6 个字母，具体取决于块的难度级别），并要求参与者按下一个屏幕。
- 在白屏中央逐一呈现一系列黑色字体，每个字母为 0.25 s。
- 要求参与者复制序列中最后字母的固定编号：固定编号：4：序列：K U J D S T W A：要记住的信件：S T W A。
- 要接收参与者的回答，请在屏幕上显示 9 个字母 （3x3） 的矩阵，并要求参与者用鼠标标记适当的字母（以便出现字母）。不要给出答案的时间限制。
- 记录正确性（注意序列错误）。
注：此测试测量工作内存的容量，使用额外的干扰，其形式是无法预测列表中的哪些字母是需要记住的部分。
- 测试去不去
- 在白色屏幕上显示试验组成： a） 250 毫秒 - 固定点 （白色十字架）， b） 1250 毫秒 - 刺激 （字母）， c） 2000 毫秒 - 固定的刺激间歇。
- 当目标刺激 （字母 X ） 出现在屏幕上时，让参与者通过尽快按下键来做出反应。
- 记录答案的反应时间和正确性。
注：该测试在两种条件下测量抑制效率：在较容易的情况下，字母 X 以 50/50 的比例呈现于其他字母，在较困难的条件下，目标刺激以 70/30 的比例显示。
- 切换任务
- 使用水平线将屏幕分成两部分。呈现由此行上方或下方的较小方块或矩形组成的红色方形或矩形。
- 根据数字的显示位置，应用两种不同的规则让参与者做出反应 - 屏幕上半部分的"注意小数字"（本地）和屏幕下半部分"注意由较小数字组成的整个数字"（全球）。让参与者根据显示刺激的屏幕部分做出反应。
- 添加一个提示，指示参与者应响应到哪个维度（全球或本地）。与局部尺寸相关的提示应包括目标刺激的一侧呈现的红色小方块和目标刺激的另一侧显示的红色小矩形。因此，与全球维度相关的提示应包括目标刺激的一侧显示的大红色方块和目标刺激的另一侧显示的大红色矩形。
- 随机显示中线上方或下方的数字。
- 让参与者按照之前提出的规则做出反应：使用左键回答"矩形"，按右按钮回答"方形"。
- 记录反应时间和答案的正确性。
注：响应时间必须固定在3500毫秒。提示和目标刺激之间的时间间隔应该是 500 毫秒。响应和提示呈现之间的间隔应为 1000 毫秒。每个数字和每个提示应呈现给参与者通过按下其中一个键来做出反应所需的所有时间。切换任务测量认知流畅性，因为它需要在相关元素之间快速切换注意力。
- 线性线性音素化任务
- 屏幕上显示一组三个"前提"，它们共同构成了逻辑关系链：带有关于它们之间关系的信息的字母对：A >B、B =C 和 C > D。每个前提应在屏幕上显示 1500 毫秒，它们之间的间隔应持续 3000、3500 或 4000 毫秒（随机）。集成的心理模型表示32 这样的一组对将永远在线性顺序"A>B>C>D"。
- 包括三对可能的前提关系在单独的试验：1） A > B， B > C， C > D （相邻对， 与在学习阶段看到的完全相同）， 2） A > C， B > D （两步关系， 以前看不到， 需要信息集成）， 3） A > D （终点关系， 以前从未见过， 需要信息集成） 。
- 构建任务，使其包含两个条件：一个简单的条件，其中前提应按它们形成逻辑字符串的顺序一个接一个地显示（例如字符串：问答：前提订单：问答、W>E、E>R、R>T）：条件困难时，应更改房地的顺序（例如房地订单：W>E、问答、研发、E>R）。
- 通过显示参与者需要尽快评估的真实（答案：右键）或错误（答案：左按钮）的陈述（每个陈述 1500 毫秒），立即对参与者进行测试。为答案设定时间限制 - 6000 毫秒，并在给出每个答案后再等待 1000 毫秒，然后再显示下一个问题。每个语句应仅包含一对字母及其之间的关系（"lt;"或">"），以正确（例如，"W & gt; E？"）或错误设置（例如，"E > W？"）。
- 随机排列字母，以尽量减少由字母的隐含字母顺序引起的可能干扰。
- 使用大写字母作为刺激而不是整个句子，以避免语言内涵和符号"+"来表示元素之间的关系。
- 收集有关每个问题回答的准确性和反应时间的数据。
注：有关相邻对的问题用于估计内存，有关前提的问题按混合顺序呈现，以及询问逻辑序列的远要素之间的关系的问题，请测量信息集成的能力。
6. 培训协议
- 对于实验（n-back）和控制（Quiz）培训，参与者可以访问 Internet 平台（登录和密码）， 允许他们每 24 小时进入网站一次，以避免参与者每天训练不止一次的情况。
- 确保参与者了解任务以及培训方案。
- 指示参与者每次在类似的条件下，在平静和安静的地方训练，外部干扰器可能水平较低。
- 实验训练：工作记忆范式
注：自适应双n-back任务作为工作记忆培训计划。这项任务由Jaeggi等人介绍 ，同时招募听觉和视觉注意力、维护和更新过程。- 在 N+2 级别指导参与者执行任务（见图 1B）。
- 使用字母表字母作为听觉刺激和绿色方块，作为视觉刺激呈现在 3x3 矩阵中的 9 个位置之一。
- 呈现一个项目为 500 毫秒， 然后是 2500 毫秒间隔， 在此期间， 参与者应该回应。当前刺激可以匹配目标视觉（左手响应）或听觉刺激（右手响应）或两者（双手同时响应）。
- 单节训练
- 在任务的第一个块中设置 N 到 2 的级别。每个块之后，评估答案的正确性，并在此基础上调整下一个块中的 N 级。如果精度超过85%，难度水平应提高（增加1分），如果精度低于60%，则降低难度水平。在其他情况下，N 保持不变。
- 对于第一个块，将 n 背任务级别固定在 N+2。稍后，根据上一块中答案的正确性确定当前块的 N 级。如果精度超过85%，则提高难度水平。如果精度低于 60%，则应降低难度级别。在其他情况下，N 级应保持不变。
- 为 15 轮（15 个任务块）设置单个双 n 背会话，每个回合有 20 + N 次试验，整个训练集为 25 次。
- 记录每次试验的反应时间 （RTs） 和准确度 （ACC） 措施。
- 控制训练：偶发性记忆范式
- 从互联网收集材料，以构建涉及语义记忆的测验任务（例如，匈牙利的首都是什么？
- 测验任务的每个培训课中提出 15 个问题（从第二节开始，5 个问题来自上一期，10 个问题应该是新的），阅读时间没有限制。指示参与者在选择"答案"按钮后，他们必须在 40 秒内选择四个给出的可能性之一。为答案的正确性提供反馈。
- 将整个培训设置为 25 个课程。
7. 培训监督
- 在培训过程中，验证每个参与者的训练进度。向每位参与者分配一名负责检查（在线）培训进度的实验者。
- 如果课间休息时间超过两天，请让实验者通过短信联系参与者，并鼓励他或她恢复培训。
8. 认知功能训练后评估
- 以训练前会议的确切方式进行训练后课程。
- 以 150 PLN（约 40 美元）补偿完成整个协议的每个参与者。
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Representative Results
与培训相关的影响
85名受试者参加了这项研究（29名是男性），他们平均66.7岁。由于技术问题，没有记录n-back培训组一名参与者的数据。最后分析了来自n-back培训组43名参与者和测验培训组42名参与者的数据。通过反复措施对方差（MANOVA）进行多变量分析，分析培训对两个培训组随时间（训练前、训练后）的具体影响。每个认知测试的结果都是依赖变量（表1），训练组和测量点（训练前与训练后）是独立的变量。这些结果在 表2中呈现。
分析结果表明，在系统化任务中，训练后有统计学意义的改进：（F（1，83）=31，22， p<0.001、ηp2=0.27）和注意力切换任务：（F（1，83）= 5.79、p=0.02、ηp2=0.07）。对内存 SPAN 任务（F （1，83） = 7.72、p=0.01、ηp2=0.09） 和 OSPAN 任务（F （1，83） = 13.01、p=0.01、ηp2=0.14）观察到了显著的训练组效应。没有一个交互效应（时间 x 培训组）证明具有统计学意义。然而，我们发现一些分析在群体效应中具有显著性。在OSPAN任务中，n-back训练组在第二节提高了成绩），而对于测验组，两个成绩相似。这种效果需要根据测验和 n 背组在第一个测量中有所不同这一事实来解释。因此，初始 OSPAN 性能较高的 n 背组的结果得到改善，而对照组则没有。斯特恩伯格的表演和去/不走的任务与培训组任务或测量时间无关。
总体而言，结果表明，无论从属关系如何，参与者的认知表现在训练后注意力的执行和较高的认知功能（推理）参与测试中得到了提高。
| N 背训练 | 测验培训 | ||||||||
| 会话 | N | 意味 着 | 性病。 | 性病。 | N | 意味 着 | 性病。 | 性病。 | |
| 犯 错 | 开发。 | 犯 错 | 开发。 | ||||||
| 奥斯潘 | 1 | 42 | 15.31 | 1.64 | 10.62 | 40 | 9.07 | 1.77 | 11.22 |
| 任务 | 2 | 43 | 20.74 | 2.48 | 16.3 | 40 | 10 | 1.81 | 11.45 |
| 音素主义任务 | 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 | |
| 内存跨度任务 | 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 | |
| 去/不去任务 | 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 | |
| 斯特恩伯格的任务 | 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 | |
| 注意力切换任务 | 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 | |
表 1.认知任务结果的描述性统计。
| 训练前后效果 | 培训组效应 | 交互效应 （时间x培训组） |
||||||||
| F （1，83） | ηp2 | P | F （1，83） | ηp2 | P | F （1，83） | ηp2 | P | 显著的集团内效应： | |
| 奥斯潘任务 | 3.67 | 0.04 | 0.06 | 13.01* | 0.14 | 0.01 | 1.49 | 0.19 | 0.22 | 后卫 （T1 vs.T2）： 5，00* |
| 赛洛吉主义任务 | 31,22* | 0.27 | 0 | 0.01 | 0 | 0.95 | 0.35 | 0.01 | 0.56 | |
| 内存跨度任务 | 3.13 | 0.04 | 0.08 | 7,72* | 0.09 | 0.01 | 0.04 | &。001 | 0.85 | T1 （N 背 vs. 测验）： 0，09* |
| T2 （N 背 vs. 测验）： 0，10* | ||||||||||
| 斯特恩伯格的任务 | 3.56 | 0.04 | 0.06 | 0.78 | 0.01 | 0.38 | 0.62 | 0.01 | 0.43 | |
| 注意力切换任务 | 5,79* | 0.07 | 0.02 | 0.75 | 0.01 | 0.39 | 0.02 | &。001 | 0.87 | 后卫 （T1 vs.T2）： -0，08 |
| 去/不走任务 | 0.01 | &。001 | 0.93 | 0.21 | 0.01 | 0.65 | 2.82 | 0.03 | 0.09 | T1 （N 背 vs. 测验）： -0，01 |
| T2 （N 背 vs. 测验）： -0，02 | ||||||||||
| *具有统计显著性的影响（p<：。05） | ||||||||||
| T1 vs. T2-第一和第二会话之间的手段差异; | ||||||||||
| N-回与测验 - 训练组之间的手段差异; | ||||||||||
表2.结果衡量：来自MANOVA的主要和互动效应，以训练类型（n背对测验）和时间（训练前与训练后）为因素。
WMC 作为 WM 培训有效性的预测器
在随后的分析中，我们仅对 n-back 培训组进行了分析，我们使用了更精细的方法 （ 多层次建模 （MLM） - 来观察实验培训期间的学习过程。数据的层次结构与模型一致：在1级重复测量中，嵌套在参与者（2级）34内。传销数据集包括从实验组的42名参与者中收集的1 050份观察结果，每期培训25次。该模型提供了固定和随机效果：一般人的回归拦截和斜率，以及围绕平均值的主体变异性。在模型 1 中，模拟了 n-back 任务中得分数的变化（培训次数）。时间变量集中在干预的第一天。与模型 1 相比，模型 2 增加了基线 OSPAN 分数（受试者之间的预测 - 2 级）对主题内变异性（1 级）的预测和缓和效果。这些预测器是独立测试的，以避免多共性。在所有模型中，对斜坡的线性和二次效应进行了测试，但随后由于其固定效应和方差成分不显著，二次效应被移除。受限的最大可能性充当估计器。-2 限制日志可能性比率 （-2LL） 和 Akaike 信息标准 （AIC） 用于评估适合所有型号的性能。鉴于每日数据35 中常见的近亲自动记录，我们决定以一阶自动反向 [AR （1）] 共生结构为基础。
传销结果表明，OSPAN在训练前测量中的得分是1次训练后第一次n背结果的重要预测因素。基线OSPAN水平原来是整个培训课程的主持人（表2）。相比之下，OSPAN 积分高或低的学员组在第一次培训时具有类似的 N 级：约 2.00 个单位，比例为 1+∞（低 OSPAN = 1.93;高 OSPAN = 2.31）。训练后测量中显示的显著差异是，初始 OSPAN 结果较低的参与者在 n-back 任务中实现了 0.01 单位的增加，而初始 OSPAN 分数较高的参与者则记录了 0.04 分的改进。观察到的结果清楚地表明，最初的OSPAN水平与培训有效性之间存在积极联系。对于最初 OSPAN 成绩较高的参与者来说，第一节的 n 背分数和训练的学习曲线更高且步步高（p < 。001）。
| 时间 - 线性 | .031 | (.005)*** | .016 | (.007)* | |
| （以第一天为中心） | |||||
| 初始奥斯潘得分 | --- | --- | .038 | (.183)* | |
| ~（高/低） | |||||
| 初始 OSPAN 分数的时间× | --- | --- | .026 | (.008)** | |
| 随机效果 （[共同差异） |
|||||
| 2级（人与人之间） | |||||
| 拦截 | .285 | (.073)*** | .286 | (.075)*** | |
| 时间 - 线性 | .001 | (.001)*** | .001 | (.001)*** | |
| 拦截和时间 | .006 | (.003)* | .004 | （。002） ° | |
| 1级（人内） | |||||
| 残余 | .151 | (.009)*** | .149 | (.009)*** | |
| 自 | .339 | (.039)*** | .328 | (.040)*** | |
| 型号拟合 | |||||
| +2 日志可能性（χ2） | 1069.32 | 1046.37 | |||
| 阿凯克的信息 标准 （AIC） |
1083.32 | 1056.37 | |||
| 多层次建模的结果。括号中标准错误的未标准化回归系数。 | |||||
| +p=0.1， *p=lt;.05， **p=lt;.01， ***p=lt;.001;所有p值都是双尾的 | |||||
| ~预测器是二分法 | |||||
表3.培训数据的多层次分析（n 背任务性能作为附属变量）。 仅限培训课程（时间）（MODEL 1）和培训课程的模型，以及作为预测器和版主的初始工作内存容量级别（MODEL 2）。
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Discussion
在此处介绍的研究中，我们调查了老年人是否可以从工作记忆培训中受益，以及培训是否与他们的基本认知的初始水平有关。我们使用 n 背任务作为实验干预和工作记忆能力（用 OSPAN 任务测量）是探索参与者智力功能初始水平的方法。我们在协议中有两个关键步骤。第一个也是最重要的一个是评估最初的WM水平。第二种是仔细匹配两种训练方案，除了"认知内容"（即工作记忆和语义记忆）。通过在研究开始时介绍参与者的认知水平评估，我们能够表明在干预开始时对它进行良好的估计是多么重要。它是认知训练有效性的最重要的预测器。我们怀疑，在大多数干预研究中，研究人员以这样或那样的方式评估参与者的初始认知水平。为了获得这些信息，可以使用第一次测量训练有素的认知任务的结果作为认知训练有效性的预测因素。不出所料，N级的n-back任务通过培训课程大幅波动。更有趣的是，在第一次培训中取得最高N分的个人在随后的训练中进步快于小组其他成员。这意味着，在研究开始时注意到的参与者之间表现的变异只会随着时间和训练而增加。为了更深入地探讨这一影响，我们进行了进一步的分析。结果表明，OSPAN任务（WMC）的初步得分是训练课程（双n-back任务）取得的改进的有力预测。初始 WMC 较高的参与者从第一天起在培训中表现更好，与 WMC 低于样本平均值的老年人相比，他们拥有步进学习曲线。我们并不是第一个报告这种影响的人。福斯特等人（2017年）描述了类似的结果29。他们证明了初始WM水平与内存跨度训练性能之间的相关性。这个结果不仅与这里的结果一致，而且与WM训练干预中所谓的马修效应的研究是一致的，在WM训练干预中，最初技能较高的参与者从培训中获利更多，在训练和未经训练方面得分更高：训练和未经训练，任务21，36，37，38，39。所有这些都强化了这样一个结论，即某人从WM培训中获得收益的能力在很大程度上取决于最初的智力水平。
关于方案相似性，我们应用了 Mill 的一个差异40的方法：当某人观察到导致给定效果的一种情况，而另一种情况不会以同样的方式产生时，这些情况之间的唯一区别是仅在第一种情况下存在特定因素（这里，认知层的差异），有坚实的基础假设是该因素导致了观察效果。我们试图在动机、表面相似性（相同数量的培训课程、类似的反馈等）方面与培训方案相匹配。值得注意的是，第一个想法是使用相同的任务（n-back），但在其最简单的形式，其中N级固定为1。它很快变得明显，这是一个错误的道路，因为参与者（在试点研究）不仅报告疲劳，而且还下降的控制条件比从实验（具有适应性的难度水平）高得多的速度下降。这导致了一种不同的方法。经过几次预测试，我们决定采用"不同的函数"方法（WM 与语义内存），而不是在两种条件下具有相同的功能，只需不同的强度（WM 的固定水平与 WM 的自适应水平）。这种方法的一个潜在问题是，我们可以创建一个控制条件，它比实验条件更有吸引力。而且，如果参与的动机是认知训练的一个关键因素，我们可以因为这个决定而产生无效的结果。
值得注意的是，我们现在看待认知干预研究结果的方式发生了重大变化。例如，Reddick等人认为，与对照组相比，WM训练组观察到的积极效果是由于对照组存在减少，而不是实验组41的性能提高。当我们考虑老年人口时，即使是这样的产出——维持最初的认知水平——也可能是一个理想的结果。但是，令人惊讶的是，在研究中，除了去/不走的任务之外，我们没有观察到对照组训练后性能的下降。它可能再次被解释为证据，即使一个简单的记忆测验，如果它是有吸引力的，并鼓励参与者从事一些认知活动，可以产生有益的效果。同样重要的是，所有参与者（无论小组分配如何）自愿参加这项研究，一些相关研究表明，志愿工作可能是预防认知老化的一个因素。这项研究的局限性之一是我们没有老年人的代表性人口。相反，参加研究的老年人可能比不离开家园的老年人更有动力和主动性。然而，在研究中衡量了教育程度和经济地位（间接控制——作为产生收入的职业活动），分析表明，这些不是影响培训进展的因素。也可以争辩说，在这两种干预措施中观察到的改进仅仅是测试重新测试效果的结果。由于研究中没有包括被动对照组，本研究无法解决此问题。因此，建议将另一组人纳入后续测试 - 被动控制。这项研究最重要的信息是，研究结果表明，训练后收益是老年人所触手可及的，尤其是那些具有良好整体认知功能的人。我们希望在本文中描述的是，我们介绍和维持培训方案参与者的方式。这项研究中最重要的事情是保持两组人之间干预的所有特征完全相同，除了一件事 - 涉及到实践的认知功能。由于我们没有看到培训协议的有效性之间存在重大差异，但两组人的情况都明显改善，因此，任何认知参与都可能有利于老年人，这似乎是有效的结论。由于主要结果是指认知功能的初始水平，我们强烈建议包括训练功能的初始测量，并将其验证为训练效果的可能预测（或至少是共同因素）。
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Disclosures
作者没有什么可透露的。
Acknowledgments
描述的结果来自波兰国家科学中心根据2014/13/B/HS6/03155号赠款支持的项目。
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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