Summary
Es wird eine kognitive Trainingsintervention in älteren Menschen zusammen mit der Beurteilung der kognitiven Fähigkeiten vor dem Training vorgestellt. Wir zeigen zwei Versionen des Trainings - experimentelle und aktive Kontrolle - und zeigen deren Auswirkungen auf die Reihe der kognitiven Tests.
Abstract
Die Wirksamkeit kognitiver Trainingsinterventionen wird in letzter Zeit heftig diskutiert. Es gibt keinen Konsens darüber, welche Art von Ausbildungsregime am effektivsten ist. Auch einzelne Merkmale als Prädiktoren des Trainingsergebnisses werden noch untersucht. In diesem Artikel zeigen wir den Versuch, dieses Problem anzugehen, indem wir nicht nur die Auswirkungen des Arbeitsgedächtnistrainings (WM) auf die kognitive Wirksamkeit älterer Erwachsener untersuchen, sondern auch den Einfluss der anfänglichen WM-Kapazität (WMC) auf das Trainingsergebnis. Wir beschreiben detailliert, wie man 5 Wochen eines adaptiven Dual-N-Back-Trainings mit einer aktiven Steuerungsgruppe (Speicherquiz) durchführt. Wir konzentrieren uns hier auf technische Aspekte der Ausbildung sowie auf die erste Bewertung des WMC der Teilnehmer. Die Bewertung der Pre- und Post-Training-Leistung anderer kognitiver Dimensionen basierte auf den Ergebnissen von Tests der Gedächtnisaktualisierung, Hemmung, Aufmerksamkeitsverschiebung, Kurzzeitgedächtnis (STM) und Argumentation. Wir haben festgestellt, dass das anfängliche Niveau von WMC die Effizienz der n-Back-Trainingsintervention vorhersagt. Wir haben auch die Verbesserung nach dem Training in fast allen Aspekten der kognitiven Funktion, die wir gemessen haben, bemerkt, aber diese Effekte waren meist interventionunabhängig.
Introduction
In vielen kognitiven Trainingsstudien wird die duale n-back-Aufgabe als Methode des Arbeitsgedächtnisses (WM) verwendet. WM ist ein gemeinsames Ziel kognitiver Interventionen wegen seiner Bedeutung für andere, höhere intellektuelle Funktionen1. Jedoch, die Wirksamkeit dieser Ausbildung und ihr Potenzial für die Schaffung einer allgemeineren Verbesserung der Kognition, wurde sehr diskutiert (für Meta-Analyse, siehe2,3,4,5,6,7,14 und für Bewertungen, siehe4,8,9,10,11,12,13). Während einige Forscher behaupten, dass "...... es gab keine überzeugenden Beweise für die Verallgemeinerung der Arbeitsgedächtnisausbildung auf andere Fähigkeiten''4, andere präsentieren metaanalytische Daten, die sehr signifikante Auswirkungen der WM-Ausbildungzeigen 2,3,5,6,11. Das separate Problem ist die Wirksamkeit von WM in der älteren Bevölkerung. Mehrere WM-Trainingsstudien berichteten über größere Vorteile bei jüngeren Erwachsenen im Vergleich zu älteren Erwachsenen15,16,17,18,19,20, während andere zeigen, dass ähnliche Effekte in beiden Altersgruppen beobachtet werden können21,22,23,24,25.
Verschiedene Elemente werden geglaubt, um die Vorteile des Gedächtnistrainings zu prognostizieren26. Einige dieser Faktoren scheinen potenzielle Moderatoren der WM-Trainingseffektivität21zu sein. Mentale Kapazität, beschrieben als die Grundlegende kognitive Kapazität oder allgemeine kognitive Ressource, scheint eine der stärksten Entscheidungen für diese Position zu sein. Um die Rolle der anfänglichen intellektuellen Ebene zu bewerten, legen wir einen besonderen Schwerpunkt (die hier beschriebene Methode) auf die Messung der kognitiven Fähigkeiten, bevor wir ein Trainingsschema anwenden. Es wurde durch die Daten diktiert, die zeigen, dass die Teilnehmer, die durch höhere kognitive Fähigkeiten zu Beginn des Trainings gekennzeichnet sind, erreichten wesentlich bessere Trainingsergebnisse im Vergleich zu denen mit einem niedrigeren Niveau der anfänglichen kognitiven Funktion27. Ein ähnliches Phänomen wird in der Bildungsforschung beobachtet, wo es als Matthäus-Effekt28bezeichnet wird, eine Beobachtung, dass Menschen mit anfänglich besseren Fähigkeiten noch mehr verbessern, wenn sie im Vergleich zu denen mit vorläufig niedrigeren Fähigkeiten in Frage.
Es ist jedoch nachdenklich, dass nicht so viele Berichte zu diesem Thema veröffentlicht wurden21,29. Darüber hinaus bleiben selbst erhebliche individuelle Unterschiede, insbesondere bei älteren Menschen, bei der Datenanalyse und -interpretation oft unbeaufsichtigt30. In der vorliegenden Studie untersuchen wir die Auswirkungen der anfänglichen Arbeitsgedächtniskapazität auf den Erfolg des WM-Trainings in der Gruppe der gesunden älteren Erwachsenen. Um jedes Element der Ausbildungsschemas zwischen Versuchs- und Kontrollgruppen so ähnlich wie möglich zu halten, haben wir ein aktives Kontrollgruppendesign eingesetzt. Daher blieben die Trainingsinhalte (WM versus semantisches Gedächtnis) der entscheidende Faktor, der den erwarteten Unterschied in den Trainingsergebnissen bestimmt. Beide Gruppen führten computergestützte, heimbasierte Schulungen durch. Die Mitglieder der experimentellen Gruppe wurden einem adaptiven dualen n-Back-Trainingsprogramm und einer aktiven Steuerungsgruppe zugewiesen, die mit einer Aufgabe trainiert wurde, die auf einem semantischen Speicherquiz basiert. Neu im Ansatz ist hier die Betonung der ersten Bewertung des kognitiven Niveaus der Teilnehmer durch die Bewertung ihrer Arbeitsgedächtniskapazität (WMC). Darüber hinaus hat sich die Methode zur Bewertung des anfänglichen WMC-Levels, das wir in diesem Artikel präsentieren, als ein wirksames Werkzeug bei der Unterscheidung zwischen Personen erwiesen, die während des nachfolgenden Arbeitsgedächtnistrainings erfolgreich sein werden und nicht. Wir haben zuvor die Ergebnisse dieser Studie beschrieben und veröffentlicht44. Daher konzentrieren wir uns in diesem Artikel auf eine detaillierte Beschreibung des Protokolls, das wir verwendet haben.
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Protocol
Die Ethikkommission der SWPS University of Social Sciences and Humanities bewertete das hier beschriebene Protokoll. Von jedem Teilnehmer wurde eine schriftliche Einwilligung in Kenntnis der Erklärung von Helsinki eingeholt.
1. Teilnehmer Rekrutierung
- Rekrutieren Sie mindestens 36 Freiwillige für jede Trainingsgruppe. Diese Zahl wurde als ausreichend erwiesen, um die Auswirkungen der Autoren, die zuvor recherchiert wurden, und auch in der Literatur zu diesem Thema zu beobachten. Typische Effektgrößen in Arbeitsgedächtnistrainingsstudien liegen je nach Trainingstyp oder Zielgruppe zwischen d=0,6 und 0,8. Basierend auf diesen Werten und mit dem Ziel einer anständigen statistischen Leistung von 0,8 mit Alpha bei 0,05 beträgt eine Mindeststichprobengröße in dieser Art von Forschung (berechnet nach einer von Soper45vorgeschlagenen Formel) 36 (vorzugsweise mehr).
- Verwenden Sie die folgenden Inklusionskriterien: über 55 Jahre alt, ohne Vorgeschichte von neurologischen oder psychiatrischen Störungen, mit erhaltenen motorischen Fähigkeiten der oberen Gliedmaßen, ohne Erblindung oder Hörverlust, die derzeit nicht an anderen kognitiven (insbesondere Gedächtnis-)Training beteiligt sind.
- Rekrutieren Sie Teilnehmer mit verschiedenen Methoden: Online-Werbung auf Social-Media-Profilen, Forschungs- und Arbeitsplattformen oder Diskussionsgruppen, sowie in-person Ankündigungen an Universitäten dritten Alters oder bei Veranstaltungen mit älteren Zielgruppen wie Picknicks für Senioren (auch mit DerVerwendung von Postern und Flugblättern), um Gewissheit zu erhalten, dass die Rekrutierten nicht nur Internetnutzer sind.
- Denken Sie daran, in der Werbung angemessen zu beschreiben, welche Art von Teilnehmern Sie suchen.
2. Die Bewertung der Ethikkommission
- Vor Beginn der Studie erhalten Sie die Evaluierung Ihrer lokalen Ethikkommission, einschließlich der Erlaubnis zu: a) Interaktionen, die aus einem aktiven Eingriff in das menschliche Verhalten bestehen, um dieses Verhalten zu ändern, ohne direkt in das Gehirn einzugreifen, z. B. kognitives Training, Psychotherapie usw. (dies gilt auch für Interventionen, die dem Befragten zugute kommen, z. B. Verbesserung seines Gedächtnisses), b) sammeln und verarbeiten die persönlichen Daten der Teilnehmer , insbesondere Daten, die es ermöglichen, die Probanden zu identifizieren.
3. Erstscreening
- Beginnen Sie mit einem kurzen Interview, in dem der Teilnehmer ausführlich über das Projektziel, die Möglichkeit des Widerrufs und den Schutz personenbezogener Daten informiert wird.
- Stellen Sie sicher, dass der Teilnehmer keine Medikamente nimmt oder noch nie an einer Krankheit gelitten hat, die die Funktion des zentralen Nervensystems beeinträchtigen kann. Ebenso, Kontrolle einnahme von Medikamenten nicht im Zusammenhang mit neurologischen Erkrankungen, die kognitive Funktion beeinflussen. Wenn das Screening unerwünschte Informationen ergab, schließen Sie den Freiwilligen von der Studie aus.
- Legen Sie dem Teilnehmer nach erfolgreicher Vorführung das schriftliche Einverständnisformular vor und bitten Sie ihn, es zu lesen. Die schriftliche Einwilligung in Kenntnis der Sachlage sollte folgende Informationen umfassen: a) die Rechtsgrundlagen für die Erhebung und Verarbeitung von Daten, die für ein bestimmtes Land spezifisch sind, b) Informationen über die Rechte des Dateneigentümers (z. B. Zugang zu personenbezogenen Daten, Möglichkeit, unvollständige personenbezogene Daten zu ergänzen, Daten zu löschen oder Verarbeitungsbeschränkungen).
- Bitten Sie den Teilnehmer, die informierte Einwilligung zu unterzeichnen.
- Führen Sie das Mini Mental State Exam (MMSE)32 durch, um sicherzustellen, dass der Teilnehmer keine Anzeichen einer leichten kognitiven Beeinträchtigung zeigt - mindestens 27 Punkte sind erforderlich, um in die nächsten Phasen einer Studie einzutreten.
- Lesen Sie dem Teilnehmer das Einführungsskript des MMSE und stellen Sie dann Fragen gemäß dem Prüfungsskript.
- Beginnen Sie mit einer Bewertung der Orientierung an Ort und Zeit, indem Sie eine Reihe von Fragen stellen: Was ist das heutige vollständige Datum? Welcher Wochentag ist heute? Wo sind wir (welche Stadt, nennen Sie das Gebäude, welche Etage)?
- Folgen Sie mit Speichertest: Bitten Sie den Teilnehmer, sich drei Objekte zu merken, die von Ihnen laut gelesen wurden; gehen Sie durch die Reihe von sieben Aufgaben, die Aufmerksamkeit, Konzentration und Berechnung bewerten, und bitten Sie den Teilnehmer am Ende, sich an die drei zuvor erlernten Objekte zu erinnern.
- Schließlich Testen Sie Diebenennung, Wiederholung und Das Verstehen gemäß Prüfungsskript.
- Antworten der Punktzahl wie folgt: 0 = falsch oder fehlend einer Antwort, 1 = richtige Antwort.
- Nehmen Sie für die Verabreichung des MMSE-Tests nicht länger als 10 min.
- Wenn eine Person den erforderlichen Schwellenwert (27 Punkte) nicht erreicht, informieren Sie sie über das Ergebnis. Besteht der Verdacht auf eine klinisch verminderte kognitive Funktion, wenden Sie sich an eine Facheinheit (z. B. einen zertifizierten Psychologen an einem neurologischen Zentrum).
- Bewahren Sie die Dokumentation in einer Weise auf, die dem Gesetz und/oder der Datenschutz-Grundverordnung des Landes entspricht.
4. Trainingsgruppeneinsatz
- Weisen Sie Teilnehmer nach dem Zufallsprinzip einer experimentellen oder Kontrollgruppe zu ( Abbildung 1). Um die Zufälligkeit des Prozesses zu gewährleisten, erstellen Sie eine Liste von 50 Codenamen ( Abbildung 2), die eins und zwei (Trainingsgruppen) zugewiesen sind, und verbinden Sie jeden Teilnehmer in der Rekrutierungsreihenfolge mit diesen Codes (in separater Datei gespeichert). Ersetzen Sie von nun an Teilnehmerdaten durch Codenamen.
Abbildung 1. Studiendesign mit Beispielen für eine Trainingsaufgabe. Die Teilnehmer wurden vor und nach einem 5-wöchigen Trainingsprotokoll zwei Messsitzungen unterzogen. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
- Stellen Sie sicher, dass die Gruppenzuweisung nicht hinsichtlich Alter, Geschlecht oder Bildungsniveau voreingenommen ist. Vorabzuweisen von Alter, Geschlecht und Bildungsgruppe in die Liste der Codenamen für jede Trainingsgruppe (1 und 2), wie in Abbildung 2dargestellt. Passen Sie jeden Freiwilligen in die Tabelle ein, basierend auf ihren Eigenschaften.
Abbildung 2. Das Beispiel für das vorgeschlagene Codierungsformular für die Gruppenzuweisung.
5. Erste Bewertung der kognitiven Funktion
- Legen Sie wert darauf, den Teilnehmern zu Beginn jedes Verfahrens eine sehr klare und detaillierte Anleitung zu geben, wie sie die einzelnen Aufgaben durchlaufen können. Führen Sie den "Trainingsblock" vor jeder Aufgabe aus (der mit der Trainingsaufgabe identisch ist), und beobachten Sie den Teilnehmer, wenn seine Antworten darauf hinweisen, dass er die Anweisungen versteht.
HINWEIS: Die Aufnahme solcher Blöcke wird am Anfang der Beschreibung der einzelnen Aufgaben unten beschrieben. - Nach der Präsentation der Instruktion und Praxis Teil jeder Aufgabe und vor Beginn des Hauptteils des Verfahrens, noch einmal fragen, ob der Teilnehmer die Anforderungen des Verfahrens versteht.
- Stellen Sie sicher, dass jeder Teilnehmer den vollständigen Satz der folgenden Aufgaben ausführt.
- Die Vorgangsspanaufgabe (OSPAN)
- Führen Sie einen Trainingsblock aus, um die individuelle Zeit zu schätzen, die für jeden Teilnehmer benötigt wird, um eine einfache mathematische Gleichung zu berechnen (Hinzufügen, Subtraktion, Teilung und Multiplikation einzelner Ziffern - nicht höherer Zahlen).
- In der Mitte des weißen Bildschirms wird dem Teilnehmer die Gleichung angezeigt. Weisen Sie den Teilnehmer an, an das Ergebnis zu denken, und drücken Sie dann einen Pfeil, der zum nächsten Bildschirm führt, wo das Ergebnis der Gleichung dargestellt wird. Lassen Sie den Teilnehmer eine Antwort geben, indem Sie entweder die Schaltfläche Wahr oder Falsch drücken.
- Zählen Sie die Zeit, die zum Auflösen der Gleichung benötigt wird. Verwenden Sie die mittlere Zeit, die in einem letzten Block benötigt wird, als Zeitpunkt für die Anzeige der Gleichung im Hauptteil der Aufgabe. Haben Sie eine feste Frist für die Schätzung der Korrektheit des Gleichungsergebnisses: 5 s.
- Zeigen Sie im nächsten Trainingsblock Buchstaben auf dem Bildschirm an - einer nach dem anderen, für jeweils 500 ms, und weisen Sie den Teilnehmer an, sich diese zu merken. Nach einem vollständigen Satz (3 bis 9 Buchstaben) stellen Sie dem Teilnehmer die Matrix von 12 Buchstaben vor und bitten Sie, auswendig gelernte Buchstaben in einer korrekten Reihenfolge zu markieren. Geben Sie keine Frist für die Antwort an. Zeichnen Sie die Korrektheit auf.
- Führen Sie einen Hauptteil der Aufgabe aus. Mischen Sie im letzten Block zwei oben erwähnte Trainingsblöcke: nach jedem Teil mit Gleichung (erinnern Sie sich an Zeitlimits!) legen Sie einen Buchstaben vor, an den Sie sich erinnern sollten. Zeigen Sie 2 bis 5 Paare von 'Gleichung + Buchstabe' und dann, nachdem Sie die gesamte Sequenz von 'Gleichung + Buchstaben' Paare dargestellt haben, zeigen Sie die Matrix der Buchstaben für den Teilnehmer, um auswendig gelernte Buchstaben in einer korrekten Reihenfolge zu markieren. Zeichnen Sie die Korrektheit des mathematischen und Speicherteils auf.
HINWEIS: Mit diesem Test wird die Betriebsspanne des Arbeitsspeichers (Verarbeitung der einen Art von Informationen beim Erinnern der anderen) bewertet.
- Die Sternberg-Aufgabe
- Präsentieren Sie eine zufällige Folge von Ziffern (2 bis 5 in einem Satz) in weißer Schriftschrift auf schwarzem Bildschirm, für jeweils 500 ms, mit einem Intervall von 2500 bis 3000 ms.
- Zeigen Sie ein Befestigungskreuz für 2500 ms an.
- Zeigen Sie am Ende der dargestellten Sequenz eine Zielziffer in einer gelben Schriftart für 500 ms an.
- Lassen Sie den Teilnehmer entscheiden, ob die gelbe Ziffer unter den vorgestellten früheren weißen Ziffern angezeigt wurde, indem Sie die Tasten Ja/Nein drücken. Wenn der Teilnehmer innerhalb von 3000 ms keine Antwort gibt, gehen Sie zum Bildschirm mit Fixierungspunkt und starten Sie die nächste Testversion. Zählen Sie diesen Versuch als falsche Antwort.
- Wiederholen Sie die Schritte 5.5.1 bis 5.5.4 120 mal (Versuche) mit 50% der Sonden, die eine Zielziffer in der Sequenz enthalten, und 50% nicht (zufällig).
- Zeichnen Sie die Korrektheit und die Reaktionszeit für jede Studie auf.
HINWEIS: Diese Aufgabe testet die Geschwindigkeit der Suche nach den Informationen im Speicher. Die Erhöhung der Reaktionszeit begleitet die Vergrößerung des Sets, die als Prozess einer seriellen Suche nach dem Speicherinhalt erklärt wird.
- Die Task für die laufende Speicherspanne
- Geben Sie auf dem Bildschirm Informationen über die Anzahl der zu merkenden Buchstaben (3, 4, 5 oder 6 Buchstaben je nach Schwierigkeitsgrad eines Blocks) an und bitten Sie den Teilnehmer, mit einer Taste zum nächsten Bildschirm zu wechseln.
- Präsentieren Sie eine Folge von Buchstaben, einer nach dem anderen, in schwarzer Schrift in der Mitte eines weißen Bildschirms, für jeweils 0,25 s.
- Bitten Sie den Teilnehmer, eine feste Anzahl der letzten Buchstaben aus der Sequenz zu reproduzieren: fest Nr.: 4; Sequenz; K U J D S T W A; Briefe zum Erinnern: S T W A.
- Um die Antwort des Teilnehmers zu erhalten, zeigen Sie auf dem Bildschirm eine Matrix von 9 Buchstaben (3x3) an und bitten Sie den Teilnehmer, entsprechende Buchstaben (in der Reihenfolge der angezeigten Buchstaben) mit der Maus zu markieren. Geben Sie keine Frist für die Antwort an.
- Aufzeichnungkorrektheit (mind the sequence errors).
HINWEIS: Dieser Test misst die Kapazität des Arbeitsspeichers mit der Verwendung der zusätzlichen Ablenkung in Form der Unfähigkeit vorherzusagen, welche Buchstaben aus der Liste der Teil sein würde, der sich merken sollte.
- Test Go-No Go
- Auf dem weißen Bildschirm werden Versuche durchgeführt, die aus: a) 250 ms bestehen - ein Fixierungspunkt (weißes Kreuz), b) 1250 ms - die Reize (ein Buchstabe), c) 2000 ms - ein festes Interstimulus-Intervall.
- Lassen Sie den Teilnehmer reagieren, indem Sie so schnell wie möglich eine Taste drücken, wenn ein Zielreiz - Buchstabe X - auf dem Bildschirm erscheint.
- Zeichnen Sie die Reaktionszeit und die Richtigkeit der Antworten auf.
HINWEIS: Der Test misst die Wirksamkeit der Hemmung unter zwei Bedingungen: In einfacherem Zustand wird der Buchstabe X im Verhältnis 50/50 zu anderen Buchstaben dargestellt und in dem schwierigeren Zustand wird der Zielreiz im Verhältnis 70/30 zu anderen Buchstaben angezeigt.
- Die Schaltaufgabe
- Teilen Sie den Bildschirm mithilfe einer horizontalen Linie in zwei Teile. Präsentieren Sie rote Quadrate oder Rechtecke, die aus kleineren Quadraten oder Rechtecken oberhalb oder unterhalb dieser Linie bestehen.
- Wenden Sie zwei unterschiedliche Regeln an, damit der Teilnehmer reagieren kann, je nachdem, wo die Zahlen erscheinen werden - "achten Sie auf die kleinen Zahlen" (lokal) für einen oberen Teil des Bildschirms und "achten Sie auf die gesamte Figur, die aus kleineren Zahlen besteht" (global) für einen unteren Teil des Bildschirms. Lassen Sie den Teilnehmer entsprechend dem Teil des Bildschirms reagieren, in dem die Reize aufgetreten sind.
- Fügen Sie einen Hinweis hinzu, der angibt, auf welche Dimension (global oder lokal) die Teilnehmer reagieren sollen. Hinweise, die sich auf die lokale Dimension beziehen, sollten aus einem kleinen roten Quadrat bestehen, das auf einer Seite des Zielstimulus dargestellt wird, und einem kleinen roten Rechteck, das auf der anderen Seite des Zielreizs angezeigt wird. Dementsprechend sollten Hinweise auf die globale Dimension aus einem großen roten Quadrat bestehen, das auf einer Seite des Zielstimulus dargestellt wird, und einem großen roten Rechteck, das auf der anderen Seite des Zielstimulus angezeigt wird.
- Zeigen Sie die Zahlen oberhalb oder unterhalb der Mittellinie in zufälliger Reihenfolge an.
- Lassen Sie den Teilnehmer nach den zuvor vorgestellten Regeln reagieren: "Rechteck" beantworten, indem Sie die linke Taste verwenden und "Quadrat" beantworten, indem Sie das rechte drücken.
- Zeichnen Sie Reaktionszeiten und Korrektheit der Antworten auf.
HINWEIS: Die Zeit für die Antwort muss auf 3500 ms festgelegt werden. Das Zeitintervall zwischen dem Cue und dem Zielstimulus sollte 500 ms betragen. Das Intervall zwischen der Antwortund der Darstellung des Cue sollte 1000 ms betragen. Jede Figur und jeder Hinweis sollte für die gesamte Zeit dargestellt werden, die der Teilnehmer benötigt, um durch Drücken einer der Tasten zu reagieren. Die Schaltaufgabe misst die kognitive Fluktution, da sie einen schnellen Aufmerksamkeitswechsel zwischen den jeweiligen Elementen erfordert.
- Die lineare Syllogismus-Aufgabe
- Zeigen Sie auf dem Bildschirm eine Gruppe von drei "Prämissen" an, die zusammen eine logische Beziehungskette bilden: Buchstabenpaare mit einer Information über eine Beziehung zwischen ihnen: A > B, B > C und C > D. Jede Prämisse sollte auf dem Bildschirm für 1500 ms sichtbar sein und intervall zwischen ihnen sollte 3000, 3500 oder 4000 ms (zufällig) dauern. Eine integrierte mentale Modelldarstellung32 solcher Paare wird immer in der linearen Reihenfolge "A > B > C > D" sein.
- Schließen Sie drei Paare möglicher Beziehungen zwischen Den k.A. in getrennte Versuche ein: 1) A > B, B > C, C > D (benachbarte Paare, genau die gleichen, die in der Lernphase gesehen wurden), 2) A > C, B > D (zweistufige Beziehungen, die vorher nicht gesehen wurden und die Integration von Informationen erfordern), 3) A > D (Endpunktbeziehung, die vorher nicht gesehen wurde und die Integration von Informationen erfordert).
- Erstellen Sie die Aufgabe so, dass sie zwei Bedingungen enthält: eine einfache Bedingung, in der die Räumlichkeiten nacheinander in der Reihenfolge angezeigt werden sollen, in der sie eine logische Zeichenfolge bilden (z. B. Zeichenfolge: Q>W>E>T, Premises-Reihenfolge: Q>W, W>E, E>R, R>T ); in einem schwierigen Zustand sollte die Reihenfolge der Räumlichkeiten geändert werden (z.B. Räumlichkeiten bestellen: W>E, Q>W, R>T, E>R).
- Testen Sie den Teilnehmer unmittelbar nach der Präsentation der Räumlichkeiten, indem Sie Anweisungen (jeweils 1500 ms) anzeigen, die der Teilnehmer so schnell wie möglich als wahr (Antwort: rechte Schaltfläche) oder falsch (Antwort: linke Schaltfläche) bewerten muss. Legen Sie das Zeitlimit für die Antwort fest - 6000 ms, und warten Sie nach jeder Antwort weitere 1000 ms, bevor Sie die nächste Frage anzeigen. Jede Anweisung sollte nur aus einem Buchstabenpaar und einer Beziehung zwischen ihnen ('<' oder '>') bestehen, entweder in einem korrekten (z. B. "W > E ?") oder einem falschen Setup (z. B. "E > W ?").
- Randomisieren Sie die Anordnung der Buchstaben, um mögliche Interferenzen zu minimieren, die durch die implizite alphabetische Reihenfolge der Buchstaben induziert werden.
- Verwenden Sie Großbuchstaben als Reize anstelle von ganzen Sätzen, um sprachliche Konnotationen zu vermeiden, und das Symbol ">", um die Beziehung zwischen Elementen anzuzeigen.
- Sammeln Sie die Daten über die Genauigkeit und Reaktionszeit der Antwort für jede Frage.
HINWEIS: Fragen zu benachbarten Paaren werden verwendet, um den Speicher zu schätzen, und Fragen zu Räumlichkeiten, die in einer gemischten Reihenfolge dargestellt werden, und Fragen zu der Beziehung zwischen den entfernten Elementen logischer Sequenzen werden gestellt, um die Fähigkeit zur Informationsintegration zu messen.
6. Trainingsprotokolle
- Sowohl für experimentelle (n-back) als auch für Control (Quiz) Bietet ihnen schulungen den Zugang zur Internetplattform (Logins und Passwörter) - die es ihnen ermöglicht, die Seite alle 24 Stunden zu betreten, um Situationen zu vermeiden, in denen der Teilnehmer mehr als einmal am Tag trainiert.
- Stellen Sie sicher, dass der Teilnehmer die Aufgabe sowie das Trainingsschema versteht.
- Weisen Sie die Teilnehmer an, jedes Mal unter ähnlichen Bedingungen zu trainieren, an einem ruhigen und ruhigen Ort mit möglicherweise niedrigem Niveau an externen Ablenkern.
- Experimentelles Training: Arbeitsgedächtnisparadigma
HINWEIS: Eine adaptive Dual-N-Back-Aufgabe diente als Arbeitsgedächtnis-Trainingsprogramm. Diese Aufgabe wurde von Jaeggi et al.33 eingeführt und rekrutiert gleichzeitig auditive und visuelle Aufmerksamkeit, Wartung und Aktualisierung s.- Weisen Sie den Teilnehmer an der Aufgabe auf Ebene N=2 an (siehe Abbildung 1B).
- Verwenden Sie Alphabetbuchstaben als akustische Reize und grüne Quadrate, die an einer von neun Positionen in einer 3x3-Matrix als visuelle Reize dargestellt werden.
- Präsentieren Sie ein einzelnes Element für 500 ms gefolgt von einem 2500 ms Intervall, in dem die Teilnehmer antworten sollen. Die aktuellen Reize können dem visuellen Ziel (Antwort mit der linken Hand) oder dem akustischen Stimulus (Antwort mit der rechten Hand) oder beides (Antwort mit beiden Händen gleichzeitig) entsprechen.
- Einzelsitzung des n-Back-Trainings
- Legen Sie die Stufe N auf 2 im ersten Block der Aufgabe fest. Bewerten Sie nach jedem Block die Richtigkeit der Antworten, und passen Sie auf dieser Grundlage die Stufe N im nächsten Block an. Wenn die Genauigkeit 85 % übersteigt, sollte der Schwierigkeitsgrad erhöht werden (um 1 Punkt), wenn die Genauigkeit unter 60 % fällt, senken Sie den Schwierigkeitsgrad. In anderen Fällen bleibt das N unverändert.
- Fixieren Sie für den ersten Block die n-back-Taskebene auf N=2. Bestimmen Sie später die N-Ebene für den aktuellen Block basierend auf der Korrektheit der Antworten im vorherigen Block. Wenn die Genauigkeit 85 % überschreitet, erhöhen Sie den Schwierigkeitsgrad. Wenn die Genauigkeit unter 60 % liegt, sollte der Schwierigkeitsgrad gesenkt werden. In anderen Fällen sollte die N-Ebene unverändert bleiben.
- Legen Sie eine einzelne duale n-back-Sitzung für 15 Runden (15 Blöcke von Aufgaben) fest, die jeweils 20 + N-Prüfungen und das gesamte Trainingsset für 25 Sitzungen bieten.
- Zeichnen Sie Reaktionszeiten (RTs) und Genauigkeitsmessungen (ACC) für jede Studie auf.
- Kontrolltraining: episodisches Gedächtnisparadigma
- Sammeln Sie Material aus dem Internet, um die Quiz-Aufgabe zu konstruieren, die semantisches Gedächtnis eingreift (z.B. was ist die Hauptstadt Ungarns?).
- Präsentieren Sie 15 Fragen in jeder Trainingseinheit von Quiz Task (ab der zweiten Sitzung kommen 5 Fragen aus der vorherigen Sitzung und 10 sollten neu sein), ohne zeitliche Begrenzung für das Lesen. Weisen Sie den Teilnehmer an, nach Auswahl des "Antwort"-Buttons innerhalb von 40 Sekunden eine der vier angegebenen Möglichkeiten auszuwählen. Geben Sie das Feedback zur Richtigkeit der Antworten.
- Stellen Sie das gesamte Training für 25 Sitzungen ein.
7. Ausbildungsaufsicht
- Überprüfen Sie im Laufe des Trainings den Trainingsfortschritt jedes Teilnehmers. Weisen Sie jedem Teilnehmer einen Experimentator zu, der für die Überprüfung (online) des Trainingsfortschritts verantwortlich ist.
- Wenn eine Pause zwischen den Sitzungen länger als zwei Tage ist, lassen Sie den Experimentator den Teilnehmer per SMS kontaktieren und ihn dazu ermutigen, das Training wieder aufzunehmen.
8. Beurteilung der kognitiven Funktionen nach dem Training
- Fahren Sie mit der Nachschulung in der genauen Art und Weise als Pre-Training-Meeting fort.
- Entschädigen Sie jeden Teilnehmer, der das gesamte Protokoll für die Zeit, die der Forschung gewidmet ist, mit 150 PLN (40 USD) abgeschlossen hat.
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Representative Results
Trainingsbezogene Effekte
85 Probanden nahmen an der Studie teil (29 waren männlich) und waren im Durchschnitt 66,7 Jahre alt. Aufgrund technischer Probleme wurden keine Daten von einem Teilnehmer der n-back-Trainingsgruppe erfasst. Schließlich wurden die Daten von 43 Teilnehmern in der n-Back-Trainingsgruppe und 42 in der Quiz-Trainingsgruppe analysiert. Multivariate Varianzanalyse (MANOVA) mit wiederholten Messgrößen wurde verwendet, um trainingsspezifische Effekte für beide Trainingsgruppen im Laufe der Zeit (Vor-, Nachtraining) zu analysieren. Die Ergebnisse jedes kognitiven Tests waren abhängige Variablen (Tabelle 1), und Trainingsgruppe und Messpunkte (Vor- und Nachtraining) waren unabhängige Variablen. Diese Ergebnisse sind in Tabelle 2dargestellt.
Die Ergebnisse der Analyse deuteten auf eine statistisch signifikante Verbesserung der Funktion für Die Syllogismen nach dem Training hin: (F(1,83)=31,22, p<0,001, sp2=0,27) und Aufmerksamkeitswechselaufgabe: (F(1,83)= 5,79, p=0,02, sp2=0,07). Ein signifikanter Trainingsgruppeneffekt wurde bei der Memory-SPAN-Aufgabe (F(1,83)=7.72, p=0.01, 'p2=0.09) und der OSPAN-Aufgabe (F(1,83)=13.01, p=0.01, 'p2=0.14) beobachtet. Keiner der Wechselwirkungseffekte (Time x Trainingsgruppe) hat sich als statistisch signifikant erwiesen. Für einige Analysen fanden wir jedoch signifikante Gruppeneffekte. In der OSPAN-Aufgabe verbesserte die n-back-Trainingsgruppe ihre Ergebnisse in der zweiten Session, während für die Quizgruppe beide Leistungen ähnlich waren. Dieser Effekt ist in Bezug auf die Tatsache zu interpretieren, dass sich das Quiz und die n-back-Gruppe in der ersten Messung unterschieden. So verbesserten sich die Ergebnisse der n-back-Gruppe, in der die anfängliche OSPAN-Leistung höher war, während die Kontrollgruppe dies nicht tat. Die Leistung in Sternberg und einer Go/No-Go-Aufgabe hatte nichts mit einem Trainingsgruppeneinsatz oder der Zeit der Messung zu tun.
Insgesamt zeigen die Ergebnisse, dass die kognitive Leistungsfähigkeit der Teilnehmer bei der Nach-Training-Ausführung von Aufmerksamkeit und höheren kognitiven Funktionen (Argumentation) ansprechende Tests verbessert wurde, unabhängig von der Gruppenzugehörigkeit.
| N-Rückentraining | Quiztraining | ||||||||
| Sitzung | N | Bedeuten | Std. | Std. | N | Bedeuten | Std. | Std. | |
| Err | Dev. | Err | Dev. | ||||||
| OSPAN | 1 | 42 | 15.31 | 1.64 | 10.62 | 40 | 9.07 | 1.77 | 11.22 |
| Aufgabe | 2 | 43 | 20.74 | 2.48 | 16.3 | 40 | 10 | 1.81 | 11.45 |
| Syllogismen-Aufgabe | 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 | |
| Speicher SPAN-Aufgabe | 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 | |
| Go/No-Go-Aufgabe | 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 | |
| Sternbergs Aufgabe | 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 | |
| Aufmerksamkeits-Switching-Aufgabe | 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 | |
Tabelle 1. Beschreibende Statistiken für die Ergebnisse der kognitiven Aufgaben.
| Pre- bis Post-Training-Effekt | Trainingsgruppeneffekt | Interaktionseffekt (Zeit x Trainingsgruppe) |
||||||||
| F (1,83) | 2 | P | F (1,83) | 2 | P | F (1,83) | 2 | P | signifikante gruppenbezogene Effekte: | |
| OSPAN-Aufgabe | 3.67 | 0.04 | 0.06 | 13.01* | 0.14 | 0.01 | 1.49 | 0.19 | 0.22 | Nback (T1 vs. T2): 5,00* |
| Syllogismen-Aufgabe | 31,22* | 0.27 | 0 | 0.01 | 0 | 0.95 | 0.35 | 0.01 | 0.56 | |
| Speicher SPAN-Aufgabe | 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* | ||||||||||
| Sternbergs Aufgabe | 3.56 | 0.04 | 0.06 | 0.78 | 0.01 | 0.38 | 0.62 | 0.01 | 0.43 | |
| Aufmerksamkeits-Switching-Aufgabe | 5,79* | 0.07 | 0.02 | 0.75 | 0.01 | 0.39 | 0.02 | < .001 | 0.87 | Nback (T1 vs. T2): -0,08 |
| Go/no-go-Aufgabe | 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 | ||||||||||
| * statistisch signifikanter Effekt (p < .05) | ||||||||||
| T1 vs. T2 - Mittelunterschied zwischen 1. und 2. Sitzung; | ||||||||||
| N-back vs. Quiz - Unterschied in den Mitteln zwischen den Trainingsgruppen; | ||||||||||
Tabelle 2. Ergebnismaße: Haupt- und Interaktionseffekte von MANOVA mit Trainingstyp (n-back vs. Quiz) und Zeit (Pre-gegen-Post-Training) als Faktoren.
WMC als Prädiktor für die Effektivität von WM-Schulungen
In einer anschließenden Analyse, die nur in der n-back-Trainingsgruppe durchgeführt wurde, verwendeten wir eine verfeinerte Methode - Multilevel Modeling (MLM) - um den Lernprozess während des experimentellen Trainings zu beobachten. Die hierarchische Struktur der Daten wurde dem Modell angepasst: auf Ebene 1 - wiederholte Messungen, verschachtelt innerhalb der Teilnehmer (Ebene 2)34. Der MLM-Datensatz bestand aus 1.050 Beobachtungen, die von 42 Teilnehmern aus experimentellen Gruppen in jeder von 25 Trainingseinheiten gesammelt wurden. Das Modell, das sowohl für feste als auch für zufällige Effekte vorgesehen ist: das Regressionsabfangen und die Neigung für die durchschnittliche Person und die Variabilität zwischen den Themen um den Durchschnitt. Im Modell 1 wurde die Änderung der Anzahl der Punkte, die in der n-Back-Aufgabe im Laufe der Zeit (Anzahl der Trainingseinheiten) erzielt wurden, modelliert. Die Zeitvariable wurde am 1. Tag der Intervention zentriert. Im Vergleich zu Modell 1 fügte Modell 2 die Vorhersage und Moderation eines Basis-OSPAN-Scores (zwischen den Probanden-Prädiktor - Stufe 2) auf die Variabilität innerhalb des Subjekts (Stufe 1) hinzu. Diese Prädiktoren wurden unabhängig getestet, um Multikollinearität zu vermeiden. In allen Modellen wurden lineare und quadratische Effekte für die Steigung getestet, die quadratische jedoch später entfernt, da ihre fixen Effekte und Varianzkomponenten nicht signifikant waren. Die begrenzte maximale Wahrscheinlichkeit diente als Schätzwert. -2 Das Verhältnis der eingeschränkten Log-Likelihood (-2LL) und des Akaike-Informationskriteriums (AIC) wurden verwendet, um die Richtigkeit der Passform für alle Modelle zu bewerten. Angesichts der gemeinsamen proximalen Autokorrelation in den täglichen Daten35 haben wir uns entschieden, auf einer autoregressiven [AR(1)] Kovarianzstruktur erster Ordnung zu basieren.
Die MLM-Ergebnisse zeigten, dass die OSPAN-Werte aus der Pre-Training-Messung ein signifikanter Prädiktor für das erste n-Back-Ergebnis aus der 1-Session waren. Die Basis-OSPAN-Stufe erwies sich als Moderator des gesamten Trainingskurses (Tabelle 2). Im Vergleich hatten Teilnehmergruppen mit hohen oder niedrigen OSPAN-Punkten beim ersten Training ein ähnliches N-Niveau: ca. 2,00 Einheiten auf einer 1+∞-Skala (niedrige OSPAN = 1,93; hohe OSPAN = 2,31). Ein signifikanter Unterschied zeigte sich in der Messung nach dem Training, als die Teilnehmer mit niedrigen oSPAN-Anfangsergebnissen eine Erhöhung der n-Back-Aufgabe um 0,01 Einheiten erreichten, während diejenigen mit den hohen anfänglichen OSPAN-Werten eine Verbesserung von 0,04 Punkten verzeichneten. Das beobachtete Ergebnis zeigt deutlich, dass es einen positiven Zusammenhang zwischen dem anfänglichen OSPAN-Niveau und der Ausbildungseffektivität gibt. Die n-Rücken-Scores in der 1. Session und eine Lernkurve eines Trainings sind höher und Schritt für die Teilnehmer mit zunächst höherem OSPAN-Ergebnis (p < .001).
| Zeit - linear | .031 | (.005)*** | .016 | (.007)* | |
| (zentriert am 1. Tag) | |||||
| Erste OSPAN-Punktzahl | --- | --- | .038 | (.183)* | |
| • (hoch / niedrig) | |||||
| Zeit × Anfängliche OSPAN-Punktzahl | --- | --- | .026 | (.008)** | |
| Zufällige Effekte ([co-]varianzen) |
|||||
| Stufe 2 (zwischen Person) | |||||
| Abfangen | .285 | (.073)*** | .286 | (.075)*** | |
| Zeit - linear | .001 | (.001)*** | .001 | (.001)*** | |
| Abfangen und Zeit | .006 | (.003)* | .004 | (.002) ° | |
| Stufe 1 (innerhalb der Person) | |||||
| Rest | .151 | (.009)*** | .149 | (.009)*** | |
| Autokorrelation | .339 | (.039)*** | .328 | (.040)*** | |
| Modellpassung | |||||
| 2 Log-Wahrscheinlichkeit (2€) | 1069.32 | 1046.37 | |||
| Akaikes Informationen Kriterium (AIC) |
1083.32 | 1056.37 | |||
| Ergebnisse aus der mehrstufigen Modellierung. Nicht standardisierte Regressionskoeffizienten mit Standardfehlern in Klammern. | |||||
| °p=0,1, *p<.05, **p<.01, ***p<.001; Alle p-Werte sind zweischwänzigen | |||||
| • der Prädiktor ist dichotome | |||||
Tabelle 3. Mehrstufige Analyse der Trainingsdaten (n-Back-Task-Performance als abhängige Variable). Modelle mit nur Trainingssitzungen (Zeit) (MODELL 1) und Trainingssitzungen plus anfänglicher Arbeitsspeicherkapazität als Prädiktor bzw. Moderator (MODELL 2).
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Discussion
In der hier vorgestellten Studie haben wir untersucht, ob ältere Erwachsene von der Ausbildung im Arbeitsgedächtnis profitieren könnten und ob sie mit dem Anfangsniveau ihrer Grundwahrnehmung verbunden sind. Wir verwendeten eine n-back-Aufgabe als experimentelle Intervention und Arbeitsgedächtniskapazität (gemessen mit der OSPAN-Aufgabe) war die Methode, um die anfängliche Intellektuelle Funktion der Teilnehmer zu untersuchen. Wir hatten zwei kritische Schritte im Protokoll. Die erste und wichtigste war die Bewertung des ursprünglichen WM-Niveaus. Die zweite war die sorgfältige Abstimmung der beiden Trainingsschemas in jeder möglichen Weise, aber die "kognitiven Inhalte" (d.h. Arbeitsgedächtnis versus semantisches Gedächtnis). Durch die Einführung der Bewertung des kognitiven Niveaus der Teilnehmer zu Beginn der Studie konnten wir zeigen, wie wichtig es ist, zu Beginn der Intervention eine gute Schätzung davon zu haben. Es war der wichtigste Prädiktor für die Wirksamkeit des kognitiven Trainings. Wir vermuten, dass die Forscher in den meisten Interventionsstudien auf die eine oder andere Weise das anfängliche kognitive Niveau der Teilnehmer bewerten. Um solche Informationen zu erhalten, ist es möglich, die Ergebnisse aus der ersten Messung einer trainierten kognitiven Aufgabe als Prädiktor für die kognitive Trainingseffektivität zu verwenden. Erwartungsgemäß schwankte die N-Ebene der n-Back-Aufgabe durch Trainingseinheiten erheblich. Was noch interessanter war, Personen mit höherem Maximal N in der ersten Trainingseinheit verbessert schneller als der Rest der Gruppe in den folgenden Sitzungen. Das bedeutet, dass die zu Beginn der Studie festgestellte Leistungsvariabilität zwischen den Teilnehmern erst mit Zeit und Training zunahm. Um diesen Effekt tiefer zu untersuchen, führten wir weitere Analysen durch. Die Ergebnisse zeigten, dass die vorläufige Punktzahl in OSPAN Task (WMC) ein starker Prädiktor für die Verbesserung war, die während des Trainings (in der dualen n-back-Aufgabe) gewonnen wurde. Die Teilnehmer, die sich durch eine höhere anfängliche WMC-Ausbildung auszeichneten, schnitten im Training vom ersten Tag an besser ab und hatten eine Schritt-Lernkurve im Vergleich zu Senioren, deren WMC unter dem Durchschnitt der Stichprobe lag. Wir sind nicht die Ersten, die über einen solchen Effekt berichten. Foster et al. (2017) beschrieben ähnliche Ergebnisse29. Sie bewiesen die Existenz der Korrelation zwischen dem anfänglichen WM-Niveau und der Leistung des Gedächtnissenspannentrainings. Dieses Ergebnis entspricht nicht nur denen hier, sondern auch der Forschung zum sogenannten Matthäus-Effekt in WM-Trainingsinterventionen, bei denen Teilnehmer mit anfänglich höheren Fähigkeiten mehr von der Ausbildung profitieren und in beiden besser punkten: trainiert und untrainiert, Aufgaben21,36,37,38,39. All dies stärkt die Schlussfolgerung, dass die Fähigkeit eines Menschen, von der WM-Ausbildung zu profitieren, stark vom anfänglichen intellektuellen Niveau abhängt.
In Bezug auf die Ähnlichkeit der Therapien, haben wir die Methode der Mühle von einem Unterschied40angewendet: wenn jemand eine Situation beobachtet, die zu einer bestimmten Wirkung führt, und eine andere, die nicht in der gleichen Weise führt, und der einzige Unterschied zwischen diesen Situationen ist das Vorhandensein eines bestimmten Faktors nur in der ersten Situation (hier der Unterschied in der kognitiven Schicht), gibt es die solide Grundlage anzunehmen, dass es der fragliche Faktor ist, der den beobachteten Effekt verursacht hat. Wir haben versucht, die Trainingsschemas in Bezug auf Motivation, oberflächliche Ähnlichkeiten (gleiche Anzahl von Trainingseinheiten, ähnliches Feedback, etc.) zu entsprechen. Es ist erwähnenswert, dass die erste Idee war, die gleiche Aufgabe (n-back) zu verwenden, aber in ihrer einfachsten Form, wo die N-Ebene auf 1 festgelegt ist. Es wird schnell klar, dass es ein falscher Weg war, da die Teilnehmer (in Pilotstudien) nicht nur Müdigkeit berichteten, sondern auch die Kontrollbedingung mit einer viel höheren Rate als vom Experimentellen (mit adaptivem Schwierigkeitsgrad) absetzten. Dies führte zu einem anderen Ansatz. Nach mehreren Vortests haben wir uns für einen "anders funktionierenden" Ansatz (WM versus semantisches Gedächtnis) entschieden, anstatt die gleiche Funktion unter beiden Bedingungen nur mit unterschiedlicher Intensität (feste WM-Ebene im Vergleich zu adaptivem WM-Niveau) zu haben. Ein potenzielles Problem bei einem solchen Ansatz ist, dass wir eine Kontrollbedingung schaffen können, die attraktiver ist als die experimentelle Bedingung. Und wenn Motivation, sich zu engagieren, ein entscheidender Faktor in kognitiven Trainings ist, können wir aufgrund dieser Entscheidung null Ergebnisse haben.
Es ist erwähnenswert, dass es eine wesentliche Änderung in einer Art und Weise, die wir jetzt auf Ergebnisse aus kognitiven Interventionsstudien betrachten. Zum Beispiel deuten Reddick et al. darauf hin, dass positive Effekte, die in WM-Trainingsgruppen im Vergleich zu Kontrollgruppen beobachtet wurden, darauf zurückzuführen sind, dass die Inkontrollgruppe abnimmt und nicht die Leistungssteigerung in den experimentellen Gruppen41. Wenn wir an ältere Menschen denken, könnte selbst eine solche Leistung - die Aufrechterhaltung des anfänglichen kognitiven Niveaus - ein wünschenswertes Ergebnis sein. Überraschenderweise haben wir jedoch in der Studie keine Leistungskürzung nach dem Training in der Kontrollgruppe beobachtet, mit Ausnahme der Go/No-Go-Aufgabe. Es könnte wiederum als Beweis dafür interpretiert werden, dass selbst ein einfaches Gedächtnisquiz, wenn es attraktiv ist und die Teilnehmer ermutigt, sich an einer kognitiven Aktivität zu beteiligen, positive Effekte erzeugen könnte. Was auch wichtig ist, alle Teilnehmer (unabhängig von der Gruppenzuweisung) freiwillig für die Studie und einige Korrelationsstudien haben gezeigt, dass freiwillige Arbeit ein Schutzfaktor gegen kognitives Altern sein könnte42,43. Eine der Einschränkungen der Studie ist, dass wir nicht die repräsentative Bevölkerung älterer Menschen haben. Stattdessen waren die älteren Menschen, die an der Studie teilnahmen, wahrscheinlich motivierter und proaktiver als Senioren, die beispielsweise ihre Häuser nicht verlassen. Das Bildungsniveau und der wirtschaftliche Status (indirekt kontrolliert - als eine berufliche Tätigkeit, die Einkommen generiert) wurden jedoch in der Studie gemessen, und die Analyse zeigte, dass dies keine Faktoren waren, die den Ausbildungsfortschritt beeinflussten. Es kann auch argumentiert werden, dass die bei beiden Interventionen beobachtete Verbesserung das Ergebnis bloßer Test-Retest-Effekte ist. Aufgrund der Tatsache, dass keine passive Kontrollgruppe in die Studie einbezogen wurde, kann diese Angelegenheit in dieser Studie nicht geklärt werden. Es ist daher ratsam, eine andere Gruppe in die nachfolgenden Tests einzubeziehen - passive Steuerung. Die wichtigste Botschaft der Studie ist, dass die Ergebnisse darauf hindeuten, dass die Gewinne nach dem Training in Reichweite älterer Erwachsener sind, insbesondere diejenigen, die durch eine gute allgemeine kognitive Funktion gekennzeichnet sind. Was wir in diesem Artikel ableiten wollten, war die Art und Weise, wie wir die Teilnehmer in einem Trainingsprogramm vorstellten und aufrechterhielten. Das Wichtigste in dieser Studie war, alle Merkmale der Intervention zwischen den beiden Gruppen genau gleich zu halten, abgesehen von einer Sache - der kognitiven Funktion, die in der Praxis ausgeübt wird. Da wir keine wesentlichen Unterschiede zwischen der Wirksamkeit der Trainingsprotokolle beobachtet haben, aber die Verbesserung in beiden Gruppen sichtbar war, scheint es richtig zu sein, zu schlussfolgern, dass jedes kognitive Engagement für ältere Menschen von Vorteil sein kann. Da sich das Hauptergebnis auf das anfängliche Niveau der kognitiven Funktion bezieht, empfehlen wir dringend, erste Messungen der trainierten Funktion einzubeziehen und sie als möglichen Prädiktor (oder zumindest Co-Faktor) der Trainingseffektivität zu überprüfen.
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Disclosures
Die Autoren haben nichts zu verraten.
Acknowledgments
Beschriebene Ergebnisse stammen aus dem Projekt, das vom Nationalen Wissenschaftszentrum in Polen unter der Fördernummer 2014/13/B/HS6/03155 unterstützt wird.
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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