Summary
Une intervention de formation cognitive dans la population âgée ainsi que l’évaluation des capacités cognitives de pré-formation est présentée. Nous montrons deux versions de la formation - le contrôle expérimental et actif - et démontrons leurs effets sur la gamme des tests cognitifs.
Abstract
L’efficacité des interventions de formation cognitive fait récemment l’objet de vifs débats. Il n’y a pas de consensus sur le type de régime de formation le plus efficace. De plus, les caractéristiques individuelles en tant que prédicteurs des résultats de la formation sont encore à l’étude. Dans cet article, nous montrons la tentative d’aborder cette question en examinant non seulement l’impact de la formation sur la mémoire de travail (WM) sur l’efficacité cognitive chez les personnes âgées, mais aussi l’influence de la capacité initiale des AMM (WMC) sur les résultats de la formation. Nous décrivons en détail comment effectuer 5 semaines d’une formation adaptative à double dos avec un groupe de contrôle actif (quiz mémoire). Nous nous concentrons ici sur les aspects techniques de la formation ainsi que sur l’évaluation initiale du WMC des participants. L’évaluation de la performance avant et après l’entraînement d’autres dimensions cognitives était basée sur les résultats des tests de mise à jour de la mémoire, d’inhibition, de déplacement de l’attention, de mémoire à court terme (STM) et de raisonnement. Nous avons constaté que le niveau initial de WMC prédit l’efficacité de l’intervention de formation n-back. Nous avons également remarqué l’amélioration post-formation dans presque tous les aspects du fonctionnement cognitif que nous avons mesurés, mais ces effets étaient pour la plupart indépendants de l’intervention.
Introduction
Dans de nombreuses études sur les formations cognitives, la double tâche n-back est utilisée comme méthode de formation de la mémoire de travail (WM). WM est une cible commune des interventions cognitives en raison de son importance pour d’autres fonctions intellectuelles de niveau supérieur1. Toutefois, l’efficacité d’une telle formation et son potentiel de création d’une amélioration plus générale de la cognition, a fait l’objet de vifs débats (pour la méta-analyse,voir 2,3,4,5,6,7,14 et pour les revues, voir4,8,9,10,11,12,13). Alors que certains chercheurs affirment que « ... il n’y avait aucune preuve convaincante de la généralisation de la formation à la mémoire de travail à d’autres compétences''4, d’autres présentent des données méta-analytiques, qui montrent des effets très significatifs de la formation WM2,3,5,6,11. Le problème distinct est l’efficacité des AMM dans la population âgée. Plusieurs études de formation wm ont rapporté de plus grands avantages chez les jeunes adultes par rapportaux personnes âgées 15,16,17,18,19,20, tandis que d’autres montrent que des effets similaires peuvent être observés dans les deux groupes d’âge21,22,23,24,25.
Divers éléments sont censés prévoir les avantages de la formation à la mémoire26. Certains de ces facteurs semblent être des modérateurs potentiels de l’efficacité de la formation wm21. La capacité mentale, décrite comme la capacité cognitive de base ou la ressource cognitive générale, semble être l’un des choix les plus forts pour ce poste. Afin d’évaluer le rôle du niveau intellectuel initial, nous mettons un accent particulier (la méthode décrite ici) sur la mesure de la capacité cognitive avant d’appliquer un régime de formation. Il a été dicté par les données montrant que les participants, qui sont caractérisés par une capacité cognitive plus élevée au début de la formation, ont obtenu des résultats de formation sensiblement meilleurs par rapport à ceux ayant des niveaux inférieurs de fonction cognitive initiale27. Un phénomène similaire est observé dans la recherche éducative, où il est appelé l’effet Matthew28, une observation que les personnes ayant initialement de meilleures compétences s’améliorent encore plus par rapport à ceux avec un niveau préliminaire inférieur de capacité en question.
Il est stimulant, cependant, qu’il n’y ait pas eu autant de rapports publiés sur cesujet 21,29. En outre, même les différences individuelles substantielles, en particulier lorsqu’il s’agit de la population âgée, sont souvent laissées sans surveillance lors de l’analyse et de l’interprétationdes données 30. Dans la présente étude, nous examinons l’impact du niveau initial de capacité de mémoire de travail sur le succès de la formation wm dans le groupe des personnes âgées en bonne santé. Afin de maintenir tous les éléments des régimes de formation aussi semblables que possible entre les groupes expérimentaux et de contrôle, nous avons utilisé une conception active de groupe témoin. Par conséquent, le contenu de formation (WM versus mémoire sémantique) est resté le seul facteur crucial déterminant la différence attendue dans les résultats de formation. Les deux groupes ont effectué des formations informatisées à domicile. Les membres du groupe expérimental ont été affectés à un programme de formation adaptatif à deux dos et à un groupe témoin actif formé à une tâche basée sur un quiz de mémoire sémantique. Nouveau dans l’approche ici est l’accent mis sur l’évaluation initiale du niveau cognitif des participants en évaluant leur capacité de mémoire de travail (WMC). En outre, la méthode d’évaluation du niveau wmc initial que nous présentons dans cet article s’est avérée être un outil efficace pour distinguer les personnes qui réussiront et ne réussiront pas au cours de la formation ultérieure sur la mémoire de travail. Nous avons déjà décrit et publié les résultats de cette étude44. Par conséquent, dans cet article, nous nous concentrons sur une description détaillée du protocole que nous avons utilisé.
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Protocol
Le Comité d’éthique de l’Université des sciences sociales et des sciences humaines du SWPS a évalué le protocole décrit ici. Un consentement éclairé écrit conformément à la Déclaration d’Helsinki a été obtenu de chaque participant.
1. Recrutement des participants
- Recruter au moins 36 bénévoles pour chaque groupe de formation. Ce nombre a été démontré comme suffisant pour observer les effets entre les groupes par les recherches antérieures des auteurs et aussi dans la littérature sur le sujet. Les tailles d’effets typiques dans les études de formation à la mémoire de travail varient entre d =0,6 à 0,8 selon le type de formation ou le groupe ciblé. Sur la base de ces valeurs et visant une puissance statistique décente de 0,8 avec alpha à 0,05, une taille minimale de l’échantillon dans ce type de recherche (calculée selon une formule proposée par Soper45) est de 36 (de préférence plus).
- Utilisez les critères d’inclusion suivants : plus de 55 ans, sans antécédents de troubles neurologiques ou psychiatriques, avec des habiletés motrices préservées des membres supérieurs, sans cécité ni perte auditive, qui ne sont actuellement impliqués dans aucune autre formation cognitive (en particulier la mémoire).
- Recruter des participants selon diverses méthodes : publicités en ligne affichées sur les profils des médias sociaux, plateformes de recherche et de travail ou groupes de discussion, annonces en personne dans les universités du troisième âge ou lors d’événements impliquant un public plus âgé, comme des pique-niques pour les aînés (également à l’aide d’affiches et de dépliants) pour avoir la certitude que les personnes recrutées ne sont pas seulement des utilisateurs d’Internet.
- N’oubliez pas de décrire adéquatement dans la publicité le type de participants que vous cherchez.
2. L’évaluation du Comité d’éthique
- Avant de commencer l’étude, obtenez le formulaire d’évaluation de votre comité d’éthique local, y compris la permission de : a) Interactions consistant en une intervention active dans le comportement humain, visant à changer ce comportement, sans interférer directement avec le cerveau, par exemple la formation cognitive, la psychothérapie, etc. (cela s’applique également à l’intervention destinée à bénéficier au répondant, par exemple en améliorant sa mémoire), b) recueillir et traiter les données personnelles des participants , en particulier les données qui permettent d’identifier les sujets.
3. Dépistage initial
- Commencez par une courte entrevue pour informer le participant en détail de l’objectif du projet, de la possibilité de retrait et de la protection des données personnelles.
- Assurez-vous que le participant ne prend pas de médicaments ou n’a jamais souffert d’une maladie qui pourrait affecter le fonctionnement du système nerveux central. De même, contrôler la prise de médicaments non liés aux maladies neurologiques qui affectent le fonctionnement cognitif. Si le dépistage a révélé des renseignements indésirables, exclure le bénévole de l’étude.
- Après avoir réussi l’examen préalable, présentez le formulaire de consentement éclairé écrit au participant et demandez-lui de le lire. Le consentement éclairé écrit devrait comprendre des renseignements comme suit : a) les bases juridiques pour la collecte et le traitement de données spécifiques pour un pays donné, b) les informations sur les droits du propriétaire des données (p. ex., l’accès aux données personnelles, la possibilité de compléter les données personnelles incomplètes, la suppression de données ou les restrictions de traitement).
- Demandez au participant de signer le consentement éclairé.
- Effectuer le mini examen de l’état mental (MMSE)32 pour s’assurer que le participant ne montre aucun signe de déficience cognitive légère - au moins 27 points sont nécessaires pour entrer dans les prochaines étapes d’une étude.
- Lisez le script introductif du MMSE au participant, puis posez des questions conformément au script de l’examen.
- Commencez par une évaluation de l’orientation vers le lieu et l’heure en posant une série de questions : Quelle est la date complète d’aujourd’hui? Quel jour de la semaine est aujourd’hui? Où en sommes-nous (quelle ville, nom du bâtiment, à quel étage)?
- Suivez avec le test de mémoire: demandez au participant de mémoriser trois objets qui ont été lus à haute voix par vous; passer par la série de sept tâches évaluant l’attention, la concentration et le calcul, et à la fin demander au participant de rappeler les trois objets précédemment appris.
- Enfin, testez le nom, la répétition et la compréhension selon le script de l’examen.
- Score réponses comme suit: 0 = incorrect ou l’absence d’une réponse, 1 = réponse correcte.
- Ne prenez pas plus de 10 minutes pour l’administration du test MMSE.
- Si une personne n’atteint pas le seuil requis (27 points), informez-la du résultat. S’il y a des soupçons d’un niveau cliniquement abaissé de fonctionnement cognitif, référez-la à une unité spécialisée (p. ex., un psychologue certifié dans un centre neurologique).
- Stockez la documentation d’une manière conforme à la loi et/ou au Règlement général sur la protection des données du pays local.
4. Affectation de groupe de formation
- Assigner aléatoirement les participants à un groupe expérimental ou témoin ( figure 1). Pour assurer le caractère aléatoire du processus, générer une liste de 50 noms de code ( figure 2) attribués à un et deux (groupes de formation) et connecter chaque participant dans l’ordre de recrutement avec ces codes (enregistrés dans un fichier distinct). Désormais, remplacez les données des participants par des noms de code.
Figure 1. Étudier la conception avec des exemples d’une tâche de formation. Les participants ont suivi deux séances de mesure, avant et après un protocole de formation de cinq semaines. S’il vous plaît cliquez ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.
- Assurez-vous que l’affectation de groupe n’est pas biaisée en termes d’âge, de sexe ou de niveau d’éducation. Pré-attribuer l’âge, le sexe et le groupe d’éducation à la liste des noms de code pour chaque groupe de formation (1 et 2), tel que présenté à la figure 2. Placez chaque bénévole dans la table en fonction de ses caractéristiques.
Figure 2. L’exemple du formulaire de codage suggéré pour l’affectation de groupe.
5. Évaluation initiale du fonctionnement cognitif
- Mettre l’accent sur donner des instructions très claires et détaillées aux participants sur la façon de passer par chaque tâche au début de chaque procédure. Exécutez le « bloc de formation » avant chaque tâche (identique à la tâche de formation) et observez le participant si ses réponses indiquent qu’il comprend les instructions.
REMARQUE : L’inclusion de ces blocs est décrite au début de la description de chaque tâche ci-dessous. - Après avoir présenté la partie instruction et pratique de chaque tâche et avant de commencer la partie principale de la procédure, demandez une fois de plus si le participant comprend les exigences de la procédure.
- Assurez-vous que chaque participant accomplira l’ensemble complet des tâches suivantes.
- La tâche de durée d’opération (OSPAN)
- Exécutez un bloc de formation pour estimer le temps individuel nécessaire à chaque participant pour calculer une équation mathématique simple (ajout, soustraction, division et multiplication des chiffres simples - pas des nombres plus élevés).
- Au milieu de l’écran blanc afficher l’équation pour le participant. Demandez au participant de penser au résultat, puis appuyez sur une flèche menant à l’écran suivant, où le résultat de l’équation est présenté. Laissez le participant donner une réponse en appuyant sur le bouton Vrai ou Faux.
- Comptez le temps nécessaire pour résoudre l’équation. Utilisez le temps moyen nécessaire dans un bloc final comme temps d’affichage de l’équation dans la partie principale de la tâche. Avoir un délai fixe imposé pour estimer la justesse du résultat de l’équation : 5 s.
- Dans le bloc de formation suivant afficher des lettres sur l’écran - un par un, pour 500 ms chacun, et demander au participant de se souvenir d’eux. Après un ensemble complet (3 à 9 lettres), présentez la matrice de 12 lettres au participant et demandez à marquer les lettres mémorisées dans un ordre correct. Ne donnez pas de délai pour la réponse. Enregistrez la justesse.
- Exécutez une partie principale de la tâche. Dans le bloc final, mélanger deux blocs d’entraînement mentionnés ci-dessus: après chaque partie avec l’équation (rappelez-vous sur les délais!) présenter une lettre à retenir. Affichez 2 à 5 paires d’équation + lettre, puis, après avoir présenté toute la séquence des paires « équation + lettre », montrez la matrice de lettres pour que le participant marque les lettres mémorisées dans un ordre correct. Enregistrez la justesse de la partie mathématique et de la mémoire.
REMARQUE : Avec ce test, la durée opérationnelle de la mémoire de travail (traitement d’un type d’information tout en se souvenant de l’autre) est évaluée.
- La tâche sternberg
- Présenter une séquence aléatoire de chiffres (2 à 5 dans un seul ensemble) en police blanche sur écran noir, pour 500 ms chacun, avec un intervalle allant de 2500 à 3000 ms.
- Afficher une croix de fixation pour 2500 ms.
- À la fin de la séquence présentée, affichez un chiffre cible dans une police jaune de 500 ms.
- Laissez le participant décider si le chiffre jaune est apparu parmi l’ensemble précédent présenté de chiffres blancs en appuyant sur les boutons Oui/Non. Si le participant ne donne pas de réponse dans les 3000 ms, allez à l’écran avec le point de fixation et commencer le prochain essai. Comptez cette tentative comme une mauvaise réponse.
- Répétez les étapes 5.5.1 à 5.5.4 120 fois (essais) avec 50% des sondes contenant le chiffre cible dans la séquence et 50% ne le font pas (au hasard).
- Enregistrez la justesse et le temps de réaction pour chaque essai.
REMARQUE : Cette tâche teste la vitesse de recherche de l’information en mémoire. L’augmentation du temps de réaction accompagne l’élargissement de l’ensemble, qui est expliqué comme le processus d’une recherche en série du contenu de mémoire.
- La tâche de durée de mémoire en cours d’exécution
- À l’écran, présentez des informations sur le nombre de lettres à retenir (3, 4, 5 ou 6 lettres selon le niveau de difficulté d’un bloc) et demandez au participant d’aller à l’écran suivant en appuyant sur une clé.
- Présentez une séquence de lettres, une par une, en police noire au centre d’un écran blanc, pour 0,25 s chacune.
- Demandez au participant de reproduire un numéro fixe des dernières lettres de la séquence : fixe no : 4; séquence; K U J D S T W A; lettres à mémoriser: S T W A.
- Pour recevoir la réponse du participant, affichez à l’écran une matrice de 9 lettres (3x3) et demandez au participant de marquer les lettres appropriées (afin que les lettres apparaissent) avec la souris. Ne donnez pas de délai pour la réponse.
- Corriger l’enregistrement (l’esprit des erreurs de séquence).
REMARQUE : Ce test mesure la capacité de la mémoire de travail avec l’utilisation de la distraction supplémentaire sous la forme de l’incapacité de prédire quelles lettres de la liste serait la partie à retenir.
- Test Go-No Go
- Sur l’écran blanc des essais d’affichage composé de: a) 250 ms - un point de fixation (croix blanche), b) 1250 ms - les stimuli (une lettre), c) 2000 ms - un intervalle fixe d’inter-stimulus.
- Faire réagir le participant en appuyant sur une clé le plus rapidement possible, lorsqu’un stimulus cible - lettre X - apparaît à l’écran.
- Enregistrez le temps de réaction et la justesse des réponses.
REMARQUE : Le test mesure l’efficacité de l’inhibition dans deux conditions : dans un état plus facile, la lettre X est présentée dans la proportion 50/50 par rapport aux autres lettres et dans un état plus difficile, le stimulus cible est affiché en proportion de 70/30 par rapport à d’autres lettres.
- La tâche de commutation
- Divisez l’écran en deux parties à l’aide d’une ligne horizontale. Présentez des carrés rouges ou des rectangles composés de petits carrés ou rectangles au-dessus ou au-dessous de cette ligne.
- Appliquer deux règles différentes pour que le participant réagisse, selon l’endroit où les chiffres apparaîtront - « prêter attention aux petites figures » (locales) pour une partie supérieure de l’écran et « prêter attention à l’ensemble de la figure composée de plus petites figures » (globale) pour une partie inférieure de l’écran. Faire réagir le participant en fonction de la partie de l’écran où les stimuli sont apparus.
- Ajouter un indice indiquant à quelle dimension (globale ou locale) les participants doivent répondre. Les indices liés à la dimension locale doivent être constitués d’un petit carré rouge, présenté d’un côté du stimulus cible, et d’un petit rectangle rouge, affiché de l’autre côté du stimulus cible. Par conséquent, les indices liés à la dimension globale devraient être constitués d’un grand carré rouge, présenté d’un côté du stimulus cible, et d’un grand rectangle rouge, affiché de l’autre côté du stimulus cible.
- Affichez les figures au-dessus ou au-dessous de la ligne médiane dans l’ordre aléatoire.
- Faire réagir le participant selon les règles précédemment présentées : répondre « rectangle » en utilisant le bouton gauche et répondre « carré » en appuyant sur le bon.
- Enregistrez les temps de réaction et la justesse des réponses.
REMARQUE : L’heure de la réponse doit être fixée à 3 500 ms. L’intervalle de temps entre le signal et le stimulus cible devrait être de 500 ms. L’intervalle entre la réponse et la présentation du signal doit être de 1000 ms. Chaque figure et chaque indice doivent être présentés pendant tout le temps nécessaire pour que le participant réagisse en appuyant sur l’une des touches. La tâche de commutation mesure la fluidité cognitive, car elle nécessite une commutation rapide de l’attention entre les éléments respectifs.
- La tâche du syllogisme linéaire
- Afficher à l’écran un ensemble de trois « prémisses » qui, ensemble, constituent une chaîne logique de relations: paires de lettres avec une information sur une relation entre eux: A > B, B > C et C > D. Chaque prémisse doit être visible à l’écran pendant 1500 ms et l’intervalle entre eux devrait durer 3000, 3500 ou 4000 ms (au hasard). Une représentation intégrée du modèle mental32 de ces paires sera toujours dans l’ordre linéaire « A > B > C > D ».
- Inclure trois paires de relations possibles entre les locaux dans des essais distincts: 1) A > B, B > C, C > D (paires adjacentes, exactement les mêmes que celles qui avaient été vus dans la phase d’apprentissage), 2) A > C, B > D (relations en deux étapes, pas vu avant et nécessitant l’intégration de l’information), 3) A > D (relation de point final, pas vu avant et nécessitant l’intégration de l’information).
- Construire la tâche de sorte qu’il contient deux conditions: une condition facile, où les locaux doivent être affichés l’un après l’autre dans l’ordre dans lequel ils forment une chaîne logique (par exemple chaîne: Q >W >E>R>T, ordre des locaux: Q >W, W >E, E >R, R >T); dans un état difficile, l’ordre des lieux devrait être modifié (p. ex. ordre des locaux : W>E, Q>W, R>T, E>R).
- Testez le participant immédiatement après la présentation des locaux en affichant des relevés (pour 1500 ms chacun) que le participant doit évaluer comme vrai (réponse : bouton droit) ou faux (réponse : bouton gauche), aussi vite que possible. Fixez le délai pour la réponse - 6000 ms, et après chaque réponse donnée attendez 1000 ms supplémentaires avant d’afficher la question suivante. Chaque déclaration devrait se composer d’une seule paire de lettres et de relations entre eux ('<' ou '>') soit dans un correct (par exemple, « W > E? ») ou fausse configuration (par exemple, « E > W? »).
- Randomiser l’agencement des lettres afin de minimiser les interférences possibles induites par l’ordre alphabétique implicite des lettres.
- Utilisez les majuscules comme stimuli au lieu de phrases entières afin d’éviter les connotations linguistiques, et le symbole « >"pour indiquer la relation entre les éléments.
- Recueillir les données sur l’exactitude et le temps de réaction de la réponse pour chaque question.
REMARQUE : Les questions sur les paires adjacentes sont utilisées pour estimer la mémoire, et les questions sur les prémisses présentées dans un ordre mixte, et celles qui s’interrogent sur la relation entre les éléments éloignés des séquences logiques sont invitées à mesurer la capacité d’intégration de l’information.
6. Protocoles de formation
- Pour les formations expérimentales (n-back) et de contrôle (Quiz), les participants ont accès à la plate-forme Internet (connexions et mots de passe) - ce qui leur permet d’entrer sur le site toutes les 24 heures, afin d’éviter les situations dans lesquelles le participant s’entraîne plus d’une fois par jour.
- Assurez-vous que le participant comprend la tâche ainsi que le régime de formation.
- Demandez aux participants de s’entraîner dans des conditions similaires à chaque fois, dans un endroit calme et calme avec un niveau peut-être faible de distractions externes.
- Formation expérimentale : paradigme de la mémoire de travail
REMARQUE : Une tâche adaptative à double dos a servi de programme de formation à la mémoire de travail. Cette tâche a été introduite par Jaeggi et coll.33 et recrute simultanément des processus auditifs et visuels d’attention, de maintenance et de mise à jour.- Instruire le participant sur la tâche au niveau N=2 (voir la figure 1B).
- Utilisez les lettres alphabétiques comme stimuli auditifs et carrés verts, présentés à l’un des neuf endroits d’une matrice 3x3, comme stimuli visuels.
- Présenter un seul article pour 500 ms suivi d’un intervalle de 2500 ms, au cours duquel les participants sont censés répondre. Les stimuli actuels peuvent correspondre au visuel cible (réponse avec la main gauche) ou au stimulus auditif (réponse avec la main droite) ou les deux (réponse avec les deux mains simultanément).
- Séance unique de la formation n-back
- Définissez le niveau de N à 2, dans le premier bloc de la tâche. Après chaque bloc, évaluez la justesse des réponses et, sur cette base, ajustez le niveau N dans le bloc suivant. Si la précision dépasse 85%, le niveau de difficulté doit être augmenté (de 1 point), si la précision descend en dessous de 60%, abaisser le niveau de difficulté. Dans d’autres cas, le N reste inchangé.
- Pour le premier bloc, fixez le niveau de tâche n-back à N=2. Plus tard, déterminez le niveau N pour le bloc actuel en fonction de la justesse des réponses dans le bloc précédent. Si la précision dépasse 85%, augmentez le niveau de difficulté. Si la précision est inférieure à 60%, le niveau de difficulté doit être abaissé. Dans d’autres cas, le niveau N devrait rester inchangé.
- Définissez une seule session double n-back pour 15 tours (15 blocs de tâches), chacun avec 20 essais + N et l’ensemble de la formation pour 25 sessions.
- Enregistrer les temps de réaction (TR) et les mesures d’exactitude (ACC) pour chaque essai.
- Formation au contrôle : paradigme de la mémoire épisodique
- Collecter du matériel sur Internet afin de construire la tâche quiz qui engage la mémoire sémantique (par exemple, quelle est la capitale de la Hongrie?).
- Présentez 15 questions à chaque session de formation de Quiz Task (à partir de la deuxième session, 5 questions proviennent de la session précédente et 10 devraient être nouvelles) sans limite de temps pour la lire. Demandez aux participants qu’après avoir choisi le bouton « réponse », ils doivent choisir l’une des quatre possibilités données dans les 40 secondes. Fournir la rétroaction pour la justesse des réponses.
- Réglez l’ensemble de la formation pour 25 sessions.
7. Supervision de la formation
- Au cours de la formation vérifier les progrès de la formation de chaque participant. Assignez à chaque participant un expérimentateur chargé de vérifier (en ligne) l’avancement de la formation.
- Si une pause entre les séances est de plus de deux jours, demander à l’expérimentateur de communiquer avec le participant par message texte et de l’encourager à reprendre l’entraînement.
8. Évaluation post-formation des fonctions cognitives
- Procéder à la session post-formation exactement comme la réunion de pré-formation.
- Indemniser chaque participant, qui a complété l’ensemble du protocole pour le temps consacré à la recherche, avec 150 PLN (~40 $).
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Representative Results
Effets liés à la formation
85 sujets ont participé à l’étude (29 étaient des hommes) et ils avaient en moyenne 66,7 ans. En raison de problèmes techniques, les données d’un participant au groupe de formation n-back n’ont pas été enregistrées. Enfin, les données de 43 participants au groupe de formation n-back et de 42 membres du groupe de formation Quiz ont été analysées. L’analyse multivariate de la variance (MANOVA) avec des mesures répétées a été utilisée pour analyser les effets spécifiques de la formation pour les deux groupes de formation au fil du temps (avant, après la formation). Les résultats de chaque test cognitif étaient des variables dépendantes(tableau 1),et le groupe de formation et les points de mesure (avant et après la formation) étaient des variables indépendantes. Ces résultats sont présentés dans le tableau 2.
Les résultats de l’analyse ont indiqué une amélioration statistiquement significative après la formation de la tâche des syllogismes : (F(1,83)=31,22, p<0.001, νp2=0.27) et tâche de commutation d’attention: (F(1,83)= 5.79, p=0.02, νp2=0.07). Un effet significatif du groupe de formation a été observé pour la tâche SPAN mémoire (F(1,83)=7,72, p=0,01, νp2=0,09) et la tâche OSPAN (F(1,83)=13,01, p=0,01, νp2=0,14). Aucun des effets d’interaction (groupe de formation time x) ne s’est avéré statistiquement significatif. Cependant, nous avons trouvé significatif dans les effets de groupe pour une certaine analyse. Dans la tâche OSPAN, le groupe d’entraînement n-back a amélioré ses résultats en deuxième session), tandis que pour le groupe de quiz, les deux performances étaient similaires. Cet effet doit être interprété en référence au fait que le quiz et le groupe n-back différaient dans la première mesure. Ainsi, les résultats du groupe n-back où les performances initiales de l’OSPAN ont été plus élevées se sont améliorés, alors que le groupe témoin ne l’a pas fait. Le rendement de Sternberg et une tâche aller/no-go n’étaient pas liés à une affectation de groupe de formation ou à l’heure de mesure.
Dans l’ensemble, les résultats montrent que les performances cognitives des participants ont été améliorées dans l’exécution après la formation de l’attention et des fonctions cognitives plus élevées (raisonnement) des tests engageants, indépendamment de l’affiliation du groupe.
| Formation n-back | Formation au quiz | ||||||||
| Session | ¡n | Veux dire | Std. | Std. | ¡n | Veux dire | Std. | Std. | |
| Err | Dev. | Err | Dev. | ||||||
| OSPAN (OSPAN) | 1 | 42 | 15.31 | 1.64 | 10.62 | 40 | 9.07 | 1.77 | 11.22 |
| Tâche | 2 | 43 | 20.74 | 2.48 | 16.3 | 40 | 10 | 1.81 | 11.45 |
| Tâche Syllogisms | 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 | |
| Tâche SPAN mémoire | 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 | |
| Tâche aller/no-go | 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 | |
| La tâche de Sternberg | 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 | |
| Tâche de commutation d’attention | 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 | |
Tableau 1. Statistiques descriptives pour les résultats des tâches cognitives.
| Effet pré-post-formation | Effet de groupe de formation | Effet d’interaction (groupe de formation time x) |
||||||||
| F (1,83) | νp2 (en) | P | F (1,83) | νp2 (en) | P | F (1,83) | νp2 (en) | P | effets significatifs au sein du groupe : | |
| Tâche OSPAN | 3.67 | 0.04 | 0.06 | 13.01* | 0.14 | 0.01 | 1.49 | 0.19 | 0.22 | Nback (T1 vs. T2): 5,00* |
| Tâche syllogismes | 31,22* | 0.27 | 0 | 0.01 | 0 | 0.95 | 0.35 | 0.01 | 0.56 | |
| Tâche SPAN mémoire | 3.13 | 0.04 | 0.08 | 7,72* | 0.09 | 0.01 | 0.04 | < .001 | 0.85 | T1 (N-back vs Quiz): 0,09* |
| T2 (N-back vs Quiz): 0,10* | ||||||||||
| La tâche de Sternberg | 3.56 | 0.04 | 0.06 | 0.78 | 0.01 | 0.38 | 0.62 | 0.01 | 0.43 | |
| Tâche de commutation d’attention | 5,79* | 0.07 | 0.02 | 0.75 | 0.01 | 0.39 | 0.02 | < .001 | 0.87 | Nback (T1 vs. T2): -0,08 |
| Tâche aller/no-go | 0.01 | < .001 | 0.93 | 0.21 | 0.01 | 0.65 | 2.82 | 0.03 | 0.09 | T1 (N-back vs Quiz): -0,01 |
| T2 (N-back vs Quiz): -0,02 | ||||||||||
| * effet statistiquement significatif (p < .05) | ||||||||||
| T1 vs T2 - différence de moyens entre la 1ère et la 2ème session; | ||||||||||
| N-back vs Quiz - différence de moyens entre les groupes de formation; | ||||||||||
Tableau 2. Mesures des résultats : effets principaux et d’interaction de MANOVA avec le type d’entraînement (n-back vs Quiz) et le temps (pré vs post training) comme facteurs.
WMC en tant que prédicteur de l’efficacité de la formation wm
Dans une analyse ultérieure, effectuée sur le groupe de formation n-back seulement, nous avons utilisé une méthode plus raffinée - modélisation à plusieurs niveaux (MLM) - pour observer le processus d’apprentissage au cours de la formation expérimentale. La structure hiérarchique des données a été adaptée au modèle : au niveau 1 - mesures répétées, imbriquées au sein des participants (niveau 2)34. L’ensemble de données MLM se composait de 1 050 observations recueillies auprès de 42 participants de groupes expérimentaux au cours de chacune des 25 séances de formation. Le modèle prévoyait à la fois des effets fixes et aléatoires : l’interception et la pente de régression pour la personne moyenne, et la variabilité entre les sujets autour de la moyenne. Dans le modèle 1, le changement dans le nombre de points marqués dans la tâche n-back au fil du temps (nombre de séances de formation) a été modélisé. La variable de temps était centrée au 1er jour de l’intervention. Par rapport au modèle 1, le modèle 2 a ajouté sur la prévision et la modérer les effets d’un score OSPAN de base (prédicteur entre sujets - niveau 2) sur la variabilité dans le sujet (niveau 1). Ces prédicteurs ont été testés indépendamment pour éviter la multicollinarité. Dans tous les modèles, des effets linéaires et quadratiques pour la pente ont été testés, mais le quadratique a été enlevé par la suite parce que ses effets fixes et composants de variance n’étaient pas significatifs. La probabilité maximale restreinte servait d’estimateur. -2 Le rapport de probabilité de journal restreint (-2LL) et le critère d’information d’akaike (AIC) ont été utilisés pour évaluer la bonté de l’ajustement pour tous les modèles. Compte tenu de l’autocorrépendance proximale commune dans lesdonnées quotidiennes 35, nous avons décidé de nous baser sur une structure de covariance autorégressive [AR(1)] de premier ordre.
Les résultats du MLM ont montré que les scores ospan de la mesure préalable à la formation étaient un prédicteur significatif du premier résultat n-back de la session 1. Le niveau de base de l’OSPAN s’est avéré être un modérateur de l’ensemble du cours de formation( tableau 2). Lorsqu’on les compare, les groupes de participants ayant des points OSPAN élevés ou faibles avaient un niveau N similaire à la première séance d’entraînement : environ 2,00 unités sur une échelle de 1+∞ (faible OSPAN = 1,93; OSPAN élevé = 2,31). Une différence significative s’est manifestée dans la mesure post-formation, lorsque les participants ayant de faibles résultats initiaux de l’OSPAN ont obtenu une augmentation de 0,01 unité de la tâche n-back, tandis que ceux qui ont obtenu les scores initiaux élevés de l’OSPAN ont enregistré une amélioration de 0,04 point. Le résultat observé indique clairement l’existence d’une association positive entre le niveau initial d’OSPAN et l’efficacité de la formation. Les scores n-back dans la 1ère session et une courbe d’apprentissage d’une formation sont plus élevés et stepper pour les participants avec le résultat initialement plus élevé OSPAN (p < .001).
| Temps - linéaire | .031 | (.005)*** | .016 | (.007)* | |
| (centré au 1er jour) | |||||
| Score initial de l’OSPAN | --- | --- | .038 | (.183)* | |
| ~ (haut / bas) | |||||
| Temps × score initial ospan | --- | --- | .026 | (.008)** | |
| Effets aléatoires ([co-]variances) |
|||||
| Niveau 2 (entre les personnes) | |||||
| Intercepter | .285 | (.073)*** | .286 | (.075)*** | |
| Temps - linéaire | .001 | (.001)*** | .001 | (.001)*** | |
| Interception et temps | .006 | (.003)* | .004 | (.002) ° | |
| Niveau 1 (en personne) | |||||
| Résiduelle | .151 | (.009)*** | .149 | (.009)*** | |
| Autocorrélation | .339 | (.039)*** | .328 | (.040)*** | |
| Ajustement de modèle | |||||
| −2 probabilité de journal (ρ2) | 1069.32 | 1046.37 | |||
| Informations d’Akaike Critère (AIC) |
1083.32 | 1056.37 | |||
| Résultats de la modélisation à plusieurs niveaux. Coefficients de régression non standardisés avec des erreurs standard dans la parenthèse. | |||||
| °p=0,1, *p<.05, **p<.01, ***p<.001; Toutes les valeurs p sont à deux queues | |||||
| ~ le prédicteur est dichotomique | |||||
Tableau 3. Analyse à plusieurs niveaux des données de formation (performance de la tâche n-back en tant que variable dépendante). Modèles avec des sessions de formation (temps) seulement (MODÈLE 1) et des sessions de formation ainsi que le niveau initial de capacité de mémoire de travail en tant que prédicteur et modérateur, respectivement (MODÈLE 2).
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Discussion
Dans l’étude présentée ici, nous avons étudié si les personnes âgées pourraient bénéficier d’une formation sur la mémoire de travail et si elle est liée au niveau initial de leur cognition de base. Nous avons utilisé une tâche n-back comme une intervention expérimentale et la capacité de mémoire de travail (mesurée avec la tâche OSPAN) a été la méthode pour sonder le niveau initial des participants de fonctionnement intellectuel. Nous avions deux étapes cruciales dans le protocole. Le premier et le plus important a été l’évaluation du niveau initial des AMM. Le second était l’appariement minutieux des deux régimes d’entraînement par tous les moyens possibles, mais le « contenu cognitif » (c.-à-d. la mémoire de travail par rapport à la mémoire sémantique). En introduisant l’évaluation du niveau cognitif des participants au début de l’étude, nous avons pu montrer combien il est important d’en avoir une bonne estimation au début de l’intervention. C’était le prédicteur le plus important de l’efficacité de la formation cognitive. Nous soupçonnons que dans la plupart des études d’intervention, les chercheurs évaluent, d’une manière ou d’une autre, le niveau cognitif initial des participants. Pour obtenir de telles informations, il est possible d’utiliser les résultats de la première mesure d’une tâche cognitive formée comme prédicteur de l’efficacité de la formation cognitive. Comme prévu, le niveau N de la tâche n-back a beaucoup fluctué au cours des séances de formation. Ce qui était encore plus intéressant, c’est que les personnes ayant atteint un maximum de N plus élevé lors de la première séance d’entraînement se sont améliorées plus rapidement que le reste du groupe lors des séances suivantes. Cela implique que la variabilité du rendement entre les participants, remarquée au début de l’étude, n’a fait qu’augmenter avec le temps et la formation. Pour approfondir cet effet, nous avons effectué une analyse plus approfondie. Les résultats ont montré que le score préliminaire dans la tâche OSPAN (WMC) était un bon prédicteur de l’amélioration acquise au cours du cours de formation (dans la double tâche n-back). Les participants caractérisés par un WMC initial plus élevé ont obtenu de meilleurs résultats à l’entraînement dès le premier jour et ont eu une courbe d’apprentissage plus stepper par rapport aux personnes âgées dont le CMM était inférieur à la moyenne de l’échantillon. Nous ne sommes pas les premiers à signaler un tel effet. Foster et coll. (2017) ont décrit des résultats similaires29. Ils ont prouvé l’existence de la corrélation entre le niveau initial de WM et la performance de la formation de durée de mémoire. Ce résultat est cohérent non seulement avec ceux d’ici, mais aussi avec la recherche sur ce que l’on appelle l’effet Matthew dans les interventions de formation wm, dans lequel les participants ayant des compétences initialement plus élevées profitent davantage de la formation et obtiennent de meilleurs résultats dans les deux : formés et non formés, tâches21,36,37,38,39. Tout cela renforce la conclusion que la capacité de quelqu’un à tirer profit de la formation wm dépend fortement du niveau intellectuel initial.
En ce qui concerne la similitude des régimes, nous avons appliqué la méthode de l’usined’une différence 40: quand quelqu’un observe une situation qui conduit à un effet donné, et une autre qui n’aboutit pas de la même manière, et la seule différence entre ces situations est la présence d’un facteur spécifique seulement dans la première situation (ici, la différence dans la couche cognitive), il y a la base solide pour supposer que c’est le facteur en question qui a causé l’effet observé. Nous avons essayé de faire correspondre les régimes d’entraînement en termes de motivation, de similitudes superficielles (même quantité de séances d’entraînement, rétroaction similaire, etc.). Il convient de noter que la première idée était d’utiliser la même tâche (n-back) mais dans sa forme la plus facile, où le niveau N est fixé à 1. Il devient rapidement évident qu’il s’agissait d’une mauvaise voie, car les participants (dans les études pilotes) non seulement ont signalé la lassitude, mais aussi ont été déposer l’état de contrôle à un rythme beaucoup plus élevé que de l’expérimental (avec un niveau adaptatif de difficulté). Il en est résulté une approche différente. Après plusieurs prétests, nous avons décidé d’une approche « fonction différente » (WM versus mémoire sémantique) au lieu d’avoir la même fonction dans les deux conditions juste avec une intensité différente (niveau fixe de WM par rapport au niveau adaptatif de WM). Un problème potentiel avec une telle approche est que nous pouvons créer une condition de contrôle, qui est plus attrayant que la condition expérimentale. Et, si la motivation à s’engager est un facteur crucial dans les formations cognitives, nous pouvons avoir des résultats nuls en raison de cette décision.
Il convient de noter qu’il y a un changement substantiel dans notre façon d’examiner maintenant les résultats des études d’intervention cognitive. Par exemple, Reddick et coll. suggèrent que les effets positifs observés dans les groupes de formation des AMM par rapport aux groupes témoins sont dus à une diminution du présent dans le groupe témoin et non à une amélioration des performances dans les groupesexpérimentaux 41. Lorsque nous pensons à la population âgée, même une telle production - le maintien du niveau cognitif initial - pourrait être un résultat souhaitable. Mais, étonnamment, dans l’étude, nous n’avons pas observé une réduction de la performance après la formation dans le groupe témoin, à l’exception de la tâche aller / no-go. Il pourrait être, encore une fois, interprété comme la preuve que même un simple quiz sur la mémoire, s’il est attrayant et encourage les participants à s’engager dans une activité cognitive, pourrait produire des effets bénéfiques. Ce qui est également important, tous les participants (indépendamment de l’affectation de groupe) se sont portés volontaires pour l’étude et quelques études corrélationnelles ont prouvé que le travail volontaire pourrait être un facteur protecteur contre le vieillissement cognitif42,43. L’une des limites de l’étude est que nous n’avons pas la population représentative des personnes âgées. Au lieu de cela, les personnes âgées qui ont participé à l’étude étaient probablement plus motivées et plus proactives que les personnes âgées qui, par exemple, ne quittent pas leur foyer. Toutefois, le niveau d’éducation et le statut économique (indirectement contrôlés - en tant qu’activité professionnelle qui génèrent des revenus) ont été mesurés dans l’étude et l’analyse a montré qu’il ne s’agissait pas de facteurs affectant les progrès de la formation. On peut également soutenir que l’amélioration observée dans les deux interventions est le résultat de simples effets de test-retest. En raison du fait qu’il n’y avait pas de groupe témoin passif inclus dans l’étude, cette question ne peut pas être réglée dans cette étude. Il est donc conseillé d’inclure un autre groupe dans les tests suivants - contrôle passif. Le message le plus important de l’étude est que les résultats suggèrent que les gains post-formation sont à la portée des personnes âgées, en particulier celles caractérisées par un bon fonctionnement cognitif global. Ce que nous voulions délimité dans cet article, c’est la façon dont nous introduisions et maintenions les participants à un régime de formation. La chose la plus importante dans cette étude était de garder toutes les caractéristiques de l’intervention exactement la même entre les deux groupes en dehors d’une chose - la fonction cognitive impliqués en cours de pratique. Comme nous n’avons pas observé de différences substantielles entre l’efficacité des protocoles de formation, mais l’amélioration était visible dans les deux groupes, il semble valable de conclure que tout engagement cognitif peut être bénéfique pour les personnes âgées. Comme le résultat principal se réfère au niveau initial de fonctionnement cognitif, nous recommandons fortement d’inclure les mesures initiales de la fonction formée et de la vérifier comme un prédicteur possible (ou du moins co-facteur) de l’efficacité de la formation.
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Disclosures
Les auteurs n’ont rien à divulguer.
Acknowledgments
Les résultats décrits sont obtenus à partir du projet soutenu par le Centre national des sciences en Pologne dans le cadre de la subvention n° 2014/13/B/HS6/03155.
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 |
References
- Baddeley, A. Working memory: Looking back and looking forward. Nature Reviews Neuroscience. , (2003).
- Au, J. Improving fluid intelligence with training on working memory: a meta-analysis. Psychonomic Bulletin and Review. 22, 366-377 (2015).
- Karbach, J., Verhaeghen, P. Making working memory work: A meta-analysis of executive control and working memory training in younger and older adults. Psychological Science. 25, 11-2027 (2014).
- Melby-Lervåg, M., Hulme, C. Is working memory training effective? A meta-analytic review. Developmental Psychology. , (2013).
- Melby-Lervåg, M., Redick, T. S., Hulme, C. Working Memory Training Does Not Improve Performance on Measures of Intelligence or Other Measures of "Far Transfer": Evidence From a Meta-Analytic Review. Perspectives on Psychological Science. , (2016).
- Schwaighofer, M., Fischer, F., Bühner, M. Does Working Memory Training Transfer? A Meta-Analysis Including Training Conditions as Moderators. Educational Psychologist. , (2015).
- Soveri, A., Antfolk, J., Karlsson, L., Salo, B., Laine, M. Working memory training revisited: A multi-level meta-analysis of n-back training studies. Psychonomic Bulletin and Review. , (2017).
- Au, J., Buschkuehl, M., Duncan, G. J., Jaeggi, S. M. There is no convincing evidence that working memory training is NOT effective: A reply to Melby-Lervåg and Hulme (2015). Psychonomic Bulletin and Review. , (2016).
- Dougherty, M. R., Hamovitz, T., Tidwell, J. W. Reevaluating the effectiveness of n-back training on transfer through the Bayesian lens: Support for the null. Psychonomic Bulletin and Review. , (2016).
- Lövdén, M., Bäckman, L., Lindenberger, U., Schaefer, S., Schmiedek, F. A Theoretical Framework for the Study of Adult Cognitive Plasticity. , Psychological Bulletin. (2010).
- Shinaver, C. S., Entwistle, P. C., Söderqvist, S. Cogmed WM Training: Reviewing the Reviews. Applied Neuropsychology: Child. , (2014).
- Shipstead, Z., Redick, T. S., Engle, R. W. Does working memory training generalize? Psychologica Belgica. , (2010).
- Shipstead, Z., Redick, T. S., Engle, R. W. Is working memory training effective? Psychological Bulletin. 138 (4), 628-654 (2012).
- Weicker, J., Villringer, A., Thöne-Otto, A. Can impaired working memory functioning be improved by training? A meta-analysis with a special focus on brain injured patients. Neuropsychology. , (2016).
- Brehmer, Y., Westerberg, H., Bäckman, L. Working-memory training in younger and older adults: Training gains, transfer, and maintenance. Frontiers in Human Neuroscience. , (2012).
- Dahlin, E., Neely, A. S., Larsson, A., Bäckman, L., Nyberg, L. Transfer of learning after updating training mediated by the striatum. , Science. (2008).
- Dorbath, L., Hasselhorn, M., Titz, C. Aging and executive functioning: A training study on focus-switching. Frontiers in Psychology. , (2011).
- Heinzel, S. Working memory training improvements and gains in non-trained cognitive tasks in young and older adults. Aging, Neuropsychology, and Cognition. , (2014).
- Schmiedek, F., Lövdén, M., Lindenberger, U. Hundred days of cognitive training enhance broad cognitive abilities in adulthood: Findings from the COGITO study. Frontiers in Aging Neuroscience. , (2010).
- Zinke, K. Working memory training and transfer in older adults: Effects of age, baseline performance, and training gains. Developmental Psychology. 50 (1), 304-315 (2014).
- Bürki, C. N., Ludwig, C., Chicherio, C., de Ribaupierre, A. Individual differences in cognitive plasticity: an investigation of training curves in younger and older adults. Psychological Research. , (2014).
- Li, S. C. Working Memory Plasticity in Old Age: Practice Gain, Transfer, and Maintenance . Psychology and Aging. , (2008).
- Richmond, L. L., Morrison, A. B., Chein, J. M., Olson, I. R. Working memory training and transfer in older adults. Psychology and Aging. 26 (4), 813-822 (2011).
- von Bastian, C. C., Oberauer, K. Effects and mechanisms of working memory training: a review. Psychological Research. 78 (6), 803-820 (2014).
- Zając-Lamparska, L., Trempała, J. Effects of working memory and attentional control training and their transfer onto fluid intelligence in early and late adulthood. Health Psychology Report. 4 (1), 41-53 (2016).
- Verhaeghen, P., Marcoen, A. On the mechanisms of plasticity in young and older adults after instruction in the method of loci: Evidence for an amplification model. Psychology and Aging. , (1996).
- Borella, E., Carbone, E., Pastore, M., De Beni, R., Carretti, B. Working memory training for healthy older adults: The role of individual characteristics in explaining short- and long-term gains. Frontiers in Human Neuroscience. , (2017).
- Bakermans-Kranenburg, M. J., Van Uzendoorn, M. H., Bradley, R. H. Those who have, receive: The matthew effect in early childhood intervention in the home environment. Review of Educational Research. , (2005).
- Foster, J. L. Do the effects of working memory training depend on baseline ability level? Journal of Experimental Psychology: Learning Memory and Cognition. 43 (11), 1677-1689 (2017).
- Kliegel, M., Bürki, C. Memory training interventions require a tailor-made approach: Commentary on McDaniel and Bugg. Journal of Applied Research in Memory and Cognition. , (2012).
- Sternberg, S. Memory-scanning: mental processes revealed by reaction-time experiments. American Scientist. , (1969).
- Folstein, M. F., Folstein, S. E., McHugh, P. R. Mini-mental status. A practical method for grading the cognitive state of patients for the clinician. Journal of Psychiatric Research. 12 (3), 189-198 (1975).
- Jaeggi, S. M., Buschkuehl, M., Jonides, J., Perrig, W. J. Improving fluid intelligence with training on working memory. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. , (2008).
- Bolger, N., Laurenceau, J. P. Methodology in the Social Sciences. , (2013).
- Kwok, O. M. Analyzing Longitudinal Data With Multilevel Models: An Example With Individuals Living With Lower Extremity Intra-Articular Fractures. Rehabilitation Psychology. , (2008).
- Bissig, D., Lustig, C. Who benefits from memory training? Psychological Science. , (2007).
- Borella, E., Carretti, B., Riboldi, F., De Beni, R. Working Memory Training in Older Adults: Evidence of Transfer and Maintenance Effects. Psychology and Aging. , (2010).
- Kraemer, K. R., Enam, T., McDonough, I. M. Cognitive reserve moderates older adults' memory errors in an autobiographical reality monitoring task. Psychology and Neuroscience. , (2019).
- López-Higes, R. Efficacy of cognitive training in older adults with and without subjective cognitive decline is associated with inhibition efficiency and working memory span, not with cognitive reserve. Frontiers in Aging Neuroscience. , (2018).
- Mill, J. S. A system of logic, ratiocinative and inductive: Being a connected view of the principles of evidence, and the methods of scientific investigation. 1, (1875).
- Redick, T. S. Working memory training and interpreting interactions in intelligence interventions. Intelligence. , (2015).
- Guiney, H., Machado, L. Volunteering in the Community: Potential Benefits for Cognitive Aging. Journals of Gerontology - Series B Psychological Sciences and Social Sciences. , (2018).
- Proulx, C. M., Curl, A. L., Ermer, A. E. Longitudinal Associations between Formal Volunteering and Cognitive Functioning. Journals of Gerontology - Series B Psychological Sciences and Social Sciences. , (2018).
- Matysiak, O., Kroemeke, A., Brzezicka, A. Working Memory Capacity as a Predictor of Cognitive Training Efficacy in the Elderly Population. Frontiers in Aging Neuroscience. 11, 126 (2019).
- Soper, D. S. A-priori Sample Size Calculator for Student t-Tests [Software].. , Available from: http://www.danielsoper.com/statcalc (2013).
