Summary
高齢者における認知トレーニング介入と、事前トレーニング認知能力の評価が提示される。実験的およびアクティブな制御の2つのバージョンのトレーニングを示し、認知テストの配列に及ぼす影響を実証します。
Abstract
認知トレーニング介入の有効性は、最近非常に議論されています。どのような訓練レジメンが最も効果的であるかに関するコンセンサスはありません。また、トレーニング結果の予測値としての個々の特性は、まだ調査中です。この記事では、高齢者の認知効果に対するワーキングメモリ(WM)トレーニングの影響だけでなく、初期WM容量(WMC)がトレーニングの結果に与える影響を調べることによって、この問題に取り組む試みを示します。アクティブコントロールグループ(メモリクイズ)で適応型デュアルnバックトレーニングの5週間を実施する方法を詳細に説明します。ここでは、トレーニングの技術的側面と参加者のWMCの初期評価に焦点を当てています。他の認知的寸法のトレーニング前と後のパフォーマンスの評価は、メモリ更新、阻害、注意シフト、短期記憶(STM)および推論のテストの結果に基づいていました。WMCの初期レベルは、nバックトレーニング介入の効率を予測することを発見しました。我々はまた、我々が測定した認知機能のほぼすべての側面でポストトレーニングの改善に気づいたが、それらの効果は主に介入独立であった。
Introduction
多くの認知トレーニング研究では、デュアルnバックタスクはワーキングメモリ(WM)トレーニングの方法として使用されます。WMは、他の、より高いレベルの知的機能のための重要性のために認知介入の共通のターゲットです 1.しかし、このようなトレーニングの有効性と認知のより一般的な改善を作成するためのその可能性は、非常に議論されています(メタ分析については、2、3、4、5、6、7、14、レビューについては、4、8、9、10、11、12、13を参照)。一部の研究者はそれを主張するが'..他のスキル'4にワーキングメモリトレーニングの一般化の説得力のある証拠はありませんでした'4、他の人は、WMトレーニング2、3、5、6、11の非常に重要な効果を示すメタ分析データを提示します。別の問題は、高齢者人口におけるWMの有効性である。いくつかのWMトレーニング研究は、高齢者15、16、17、18、19、20と比較して若い成人でより大きな利益を報告し、他の人は、両方の年齢層で同様の効果が観察できることを示しています21,22,23,24,25.
様々な要素は、メモリトレーニング26の利点を予測すると考えられています。これらの要因のいくつかは、WMトレーニング有効性21の潜在的なモデレーターであるように見えます。精神的能力, ベースライン認知能力または一般的な認知リソースとして記述されている, この位置のための最も強い選択肢の一つであるようです。.初期知的レベルの役割を評価するために、トレーニングレジメンを適用する前に、認知能力の測定に特別な重点(ここで記載の方法)を置いた。これは、トレーニングの開始時に高い認知能力を特徴とする参加者が、初期認知機能27の低レベルのものと比較して実質的に良いトレーニング結果を達成したことを示すデータによって指示された。同様の現象が教育研究で観察され、マシュー効果28と呼ばれ、最初はより良いスキルを持つ人々が問題の予備的に低いレベルの能力を持つ人々と比較してさらに改善するという観察。
しかし、このトピック21,29に関してはそれほど多くのレポートが発表されていないのは、考えさせられるものではない。また、特に高齢者集団に関しては、実質的な個人差でさえ、データ分析および解釈30の間に放置されることが多い。本研究では、健康な高齢者のグループにおけるWMトレーニングの成功に対するワーキングメモリ容量の初期レベルの影響を調べる。実験群と対照群の間で、訓練レジメンのあらゆる要素を可能な限り類似した状態に保つために、積極的な制御群設計を採用した。したがって、トレーニング内容(WM対意味記憶)は、トレーニング結果の予想差を決定する1つの重要な要因であり続けました。両方のグループは、コンピュータ化されたホームベースのトレーニングを行いました。実験グループのメンバーは、適応型デュアルnバックトレーニングプログラムと、セマンティックメモリクイズに基づくタスクでトレーニングされたアクティブな制御グループに割り当てられました。ここでのアプローチの新しいは、ワーキングメモリ容量(WMC)を評価することによって参加者の認知レベルの初期評価に重点を置いている。さらに、この記事で紹介する初期の WMC レベルを評価する方法は、その後のワーキング メモリ トレーニング中に成功する人と成功しない人を区別する効果的なツールであることが証明されています。我々は、この研究44からの結果を以前に説明し、公表した。したがって、この記事では、使用したプロトコルの詳細な説明に焦点を当てています。
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
SWPS社会科学大学人文科学倫理委員会は、ここで説明するプロトコルを評価しました。ヘルシンキ宣言に従った書面によるインフォームド・コンセントは、すべての参加者から得られました。
1. 参加者募集
- 各トレーニンググループに少なくとも36人のボランティアを募集します。この数は、著者の以前の研究と主題に関する文献によってグループ間の効果を観察するのに十分であることが証明された。ワーキングメモリトレーニングスタディの一般的な効果サイズは、トレーニングタイプまたはターゲットグループに応じてd=0.6~0.8の範囲です。これらの値に基づいて、0.05のアルファを持つ0.8のまともな統計的な力を目指して、このタイプの研究(Soper45によって提案された式に従って計算される)の最小サンプルサイズは36(好ましくはもっと)である。
- 次の包含基準を使用してください:55歳以上、神経障害または精神疾患の既往歴がなく、上肢の運動能力を保持し、失明や難聴もなく、他の認知(特に記憶)トレーニングに現在関与していない。
- ソーシャルメディアのプロフィール、研究、仕事のプラットフォーム、ディスカッショングループに投稿されたオンライン広告、第三年齢の大学での直接発表、高齢者のためのピクニック(ポスターやチラシの使用)などの古い聴衆が関与するイベントで、募集された人々がインターネットユーザーだけではないという確信を得るなど、さまざまな方法を使用して参加者を募集します。
- 探している参加者の種類を広告に適切に記述してください。
2. 倫理委員会の評価
- 研究を開始する前に、脳に直接干渉することなく、この行動を変えることを目的とした人間の行動への積極的な介入からなる相互作用(例えば、認知トレーニング、心理療法など)を含む、あなたの地元の倫理委員会の評価フォームを取得します(これは、回答者に利益をもたらすことを意図した介入にも適用されます。特に、サブジェクトを識別できるデータ。
3. 初期審査
- まず、プロジェクトの目的、撤退の可能性、個人データ保護について詳しく参加者に知らせる短いインタビューから始めます。
- 参加者が薬物を服用していないか、中枢神経系の機能に影響を与える可能性のある病気に苦しんだことがないことを確認してください。同様に, 認知機能に影響を与える神経疾患に関連しない薬のコントロール摂取量.スクリーニングで不要な情報が明らかになった場合は、ボランティアを調査から除外します。
- 審査が成功した後、参加者に書面によるインフォームド・コンセント・フォームを提示し、読んでもらいます。書面によるインフォームド・コンセントには、a)特定の国に固有のデータ収集および処理のための法的根拠、b)データ所有者の権利に関する情報(例えば、個人データへのアクセス、不完全な個人データの補完の可能性、データの削除または処理制限)に関する情報が含まれる必要があります。
- 参加者にインフォームド・コンセントに署名してもらいます。
- ミニ精神状態検査(MMSE)32を実施して、参加者が軽度の認知障害の兆候を示さないことを確認する - 少なくとも27ポイントは、研究の次の段階に入る必要があります。
- MMSE の入門スクリプトを参加者に読み、試験スクリプトに従って質問します。
- 一連の質問をすることによって、場所と時間へのオリエンテーションの評価から始めます:今日の完全な日付は何ですか?今日は何曜日ですか私たちはどこにいますか(どの都市、建物に名前を付け、どの階に名前を付けますか)。
- メモリテストに従ってください:参加者に、あなたが大声で読んだ3つのオブジェクトを暗記するように頼みます。注意、集中力、計算を評価する一連の7つのタスクを経て、最後に参加者に以前に学んだ3つのオブジェクトを思い出すように頼みます。
- 最後に、試験スクリプトに従って命名、繰り返し、理解をテストします。
- 次のように回答をスコア付け: 0 = 正しくないか、または答えの欠如、1 = 正解。
- MMSEテストの管理に10分以上かからないでください。
- 必要なしきい値 (27 ポイント) に達しない場合は、結果を知らせます。臨床的に低下した認知機能の疑いがある場合は、そのような人を専門ユニット(例えば、神経学的センターの認定心理学者)に紹介してください。
- 現地の法律および/または一般データ保護規則に準拠した方法で文書を保管してください。
4. トレーニンググループの課題
- 実験グループまたは制御グループに参加者をランダムに割り当てます ( 図 1)。プロセスのランダム性を確保するには、1 と 2 に割り当てられた 50 個のコードネーム ( 図 2)のリスト (トレーニング グループ) を生成し、各参加者をそれらのコード (別々のファイルに保存) で採用順に接続します。今後は、参加者データをコード名に置き換えます。
図 1.トレーニングタスクの例を含むデザインを学ぶ。参加者は、5週間のトレーニングプロトコルの前後に2回の測定セッションを受けました。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
- グループの割り当てが年齢、性別、教育水準に偏らないようにしてください。 図 2に示すように、各トレーニング グループ (1 と 2) のコード名の一覧に年齢、性別、および教育グループを事前に割り当てます。各ボランティアをその特性に基づいてテーブルに収める。
図 2.グループ割り当てに推奨されるコーディング フォームの例。
5. 認知機能の初期評価
- 各手順の開始時に各タスクを実行する方法について、参加者に非常に明確で詳細な指示を与えることに重点を置きます。各タスクの前に 「トレーニング ブロック」 を実行し (トレーニング タスクと同じです)、参加者の回答が指示を理解していることを示している場合は、参加者を観察します。
注: このようなブロックを含めることは、以下の各タスクの説明の冒頭で説明されています。 - 各タスクの指示と実践の部分を提示した後、手順の主要部分を開始する前に、参加者が手順の要件を理解しているかどうかをもう一度尋ねます。
- 各参加者が次のタスクの完全なセットを実行することを確認します。
- 操作スパン タスク (OSPAN)
- トレーニングブロックを実行して、各参加者が単純な数学方程式(加算、減算、除算、および1桁の乗算-より大きな数字ではない)を計算するのに必要な個々の時間を推定します。
- 白い画面の中央に、参加者に方程式を表示します。参加者に結果を考えさせ、次の画面に向けて矢印を押し、方程式の結果が表示されます。参加者が True または False ボタンを押して回答を返します。
- 方程式の解決に必要な時間をカウントします。タスクの主要部分に方程式を表示する時間として、最終ブロックで必要な平均時間を使用します。方程式の結果の正確性を推定するために、固定の時間制限を課します: 5 s.
- 次のトレーニングブロックでは、画面に文字を表示します - それぞれ500msのために、一つずつ、それらを覚えておくと参加者に指示します。フルセット(3~9文字)の後、参加者に12文字の行列を提示し、正しい順序で暗記された文字をマークするように依頼します。答えに時間制限を与えないでください。正しさを記録します。
- タスクの主要部分を実行します。最後のブロックでは、上記の2つのトレーニングブロックを混ぜます:各部分の後に方程式(時間制限について覚えておいてください!)は覚えておくために1文字を提示します。「方程式+文字」の2〜5組を表示し、その後、「方程式+文字」のペアの全体のシーケンスを提示した後、正しい順序で記憶された文字をマークする参加者のための文字の行列を表示します。数学とメモリ部分の正確性を記録します。
注: このテストでは、作業メモリの操作スパン (他の種類の情報を記憶しながら処理) が評価されます。
- スターンバーグのタスク
- 黒い画面に白いフォントでランダムな数字のシーケンス(1セットで2から5)を提示し、それぞれ500 msの間隔を2500〜3000 msの範囲で指定します。
- 2500 ms の固定クロスを表示します。
- 提示シーケンスの最後に、500 ms の黄色のフォントでターゲットの数字を表示します。
- 参加者は、黄色の数字が表示された以前の白数字のセットの中に表示されるかどうかを決定します。参加者が3000ミリ秒以内に回答を出さない場合は、固定ポイントを使用して画面に移動し、次のトライアルを開始します。この答えを間違った答えとしてカウントします。
- ステップ 5.5.1 ~ 5.5.4 120 回(試行)を繰り返し、シーケンスにターゲット桁を含むプローブの 50% を、50% は (ランダムに) 含まない。
- 各試験の正確性と反応時間を記録します。
注: このタスクは、メモリ内の情報の検索速度をテストします。反応時間の増加は、メモリコンテンツの連続検索のプロセスとして説明されるセットの拡大に伴います。
- 実行中のメモリスパンタスク
- 画面で覚えておく文字数(ブロックの難易度に応じて3、4、5、または6文字)を表示し、参加者にキーを押して次の画面に移動してもらいます。
- 白い画面の中央に、それぞれ 0.25 s の黒いフォントで、一連の文字を提示します。
- 参加者にシーケンスの最後の文字の固定番号を再現するように依頼します。シーケンス;K U J D S T W A;暗記する手紙:S T W A.
- 参加者の答えを受け取るためには、画面上に9文字(3x3)の行列を表示し、マウスで適切な文字(文字が現れた順番)に印を付けてもらうように参加者に依頼します。答えに時間制限を与えないでください。
- 正確性を記録します(シーケンスエラーに注意してください)。
注: このテストでは、リストのどの文字が覚えておける部分かを予測することができないという形で、追加の気晴らしを使用して作業メモリの容量を測定します。
- テストゴーノーゴー
- で構成される白い画面表示試験で: a) 250 ms - 固定点 (白い十字), b) 1250 ms - 刺激 (文字), c) 2000 ms - 固定の刺激間間隔.
- ターゲット刺激 (文字 X) が画面に表示されたら、できるだけ早くキーを押して反応させます。
- 反応時間と回答の正確性を記録します。
注:テストは2つの条件で阻害の効率を測定する:より簡単な条件では、文字Xは他の文字に50/50の割合で提示され、より困難な状態では、ターゲット刺激は他の文字に70/30の割合で表示されます。
- 切り替えタスク
- 水平線を使用して画面を 2 つに分割します。この線の上または下の小さな正方形または長方形で構成される赤い正方形または長方形を提示します。
- 画面の上部に「小さな数字に注意を払う」(ローカル)、画面の下部に「小さな数字から構成される数字全体に注意を払う」(グローバル)という2つの異なるルールを参加者が反応させる。刺激が現れた画面の部分に応じて参加者に反応してもらいます。
- 参加者が応答するディメンション (グローバルまたはローカル) を示すキューを追加します。ローカルディメンションに関連するキューは、ターゲット刺激の一方の側に提示された小さな赤い四角形と、ターゲット刺激の反対側に表示される小さな赤い長方形で構成される必要があります。したがって、グローバル寸法に関連するキューは、ターゲット刺激の一方の側に提示された大きな赤い四角形と、ターゲット刺激の反対側に表示される大きな赤い長方形で構成する必要があります。
- 中間線の上または下の図をランダムな順序で表示します。
- 参加者は、以前に提示されたルールに従って反応させる:左ボタンを使用して「長方形」に答え、右のボタンを押して「正方形」に答えます。
- 反応時間と回答の正確性を記録します。
注: 応答の時間は 3500 ミリ秒で固定する必要があります。キューとターゲット刺激の間の時間間隔は 500 ミリ秒である必要があります。応答とキューの表示間隔は 1000 ミリ秒にする必要があります。各図と各キューは、参加者がいずれかのキーを押して反応するために必要なすべての時間のために提示されるべきです。切り替えタスクは、それぞれの要素間で迅速な注意の切り替えを必要とするため、認知の流暢さを測定します。
- 線形のシログリズムタスク
- 一緒に関係の論理的なチェーンを構成する3つの「前提」のセットを画面に表示します:それらの間の関係に関する情報を持つ文字のペア:A > B、B > CとC > D。各前提は1500 msの画面に表示され、それらの間の間隔は3000、3500または4000 ms(ランダム)持続する必要があります。このようなペアのセットの統合されたメンタルモデル表現32 は、常に線形の順序で「A> B > C > D」になります。
- 別々の試験で施設間の可能な関係の3組を含める:1)A>B、B>C、C>D(隣接するペア、学習段階で見られたものとまったく同じ)、2)A >C、B>D(以前は見られなかった2段階の関係、情報の統合を必要とする)、3)A>D(終点関係、見られない情報と統合を必要とする)。
- タスクを構成して、2 つの条件を含むタスクを構築します: 簡単な条件で、前提が論理文字列を形成する順序で次々と表示されます (例: 文字列: Q>W>R>T、前提順序: Q>W、W>E、E>R、R>T)。困難な条件では、施設の順序を変更する必要があります(例: W>E、Q>W、R>T、E>R)。
- 施設のプレゼンテーションの直後に、参加者が真 (回答: 右ボタン) または false (回答: 左ボタン) として評価する必要があるステートメント (それぞれ 1500 ms) を表示して、施設のプレゼンテーションの直後にテストします。回答の制限時間を設定する - 6000ミリ秒、および各回答の後に、次の質問を表示する前に、さらに1000ミリ秒待ちます。各ステートメントは、正しい ("W > E?" など) または誤った設定 ("E> W?" など) で、1 組の文字とそれらの間の関係 ('<' または '>'' ) のみで構成する必要があります。
- 文字の配置をランダム化して、文字のアルファベット順を示す黙示によって誘発される干渉を最小限に抑えます。
- 言語的な意味合いを避けるために、文全体の代わりに英大文字を使用し、要素間の関係を示すために記号">"を使用します。
- 各質問に対する回答の正確性と反応時間に関するデータを収集します。
注:隣接するペアに関する質問は、メモリを推定するために使用され、混在した順序で提示された施設に関する質問と、論理的なシーケンスの遠い要素間の関係について尋ねるものは、情報統合の能力を測定するように求められます。
6. トレーニングプロトコル
- 実験的な(nバック)とコントロール(クイズ)の両方のトレーニングでは、参加者が1日に1回以上トレーニングを行う状況を避けるために、24時間ごとにサイトに入ることを可能にするインターネットプラットフォーム(ログインとパスワード)へのアクセスを参加者に提供します。
- 参加者がタスクとトレーニングレジメンを理解していることを確認します。
- 外部の注意をそらしのレベルが低い場合は、穏やかで静かな場所で、毎回同じような状態で訓練するように参加者に指示します。
- 実験訓練:ワーキングメモリパラダイム
注: 適応型デュアル n バック タスクは、ワーキング メモリ トレーニング プログラムとして機能します。このタスクはJaeggiらら33 によって導入され、同時に聴覚と視覚的注意、メンテナンス、および更新プロセスを募集します。- レベル N=2 のタスクについて参加者に指示します ( 図 1Bを参照)。
- 3x3行列の9つの場所の1つで視覚的刺激として提示される聴覚刺激と緑の正方形としてアルファベット文字を使用してください。
- 参加者が応答する予定の間に、500 ミリ秒の 1 つの項目と 2500 ミリ秒間隔を提示します。現在の刺激は、ターゲットビジュアル(左手での応答)または聴覚刺激(右手での応答)、またはその両方(両手で同時に応答)に一致することができます。
- nバックトレーニングのシングルセッション
- タスクの最初のブロックで、N のレベルを 2 に設定します。各ブロックの後で、回答の正確性を評価し、これに基づいて次のブロックのレベルNを調整します。精度が85%を超えた場合、難易度を1ポイント上げ、精度が60%を下回った場合は難易度を下げます。それ以外の場合、N は変更されません。
- 最初のブロックでは、n-back タスク・レベルを N=2 に固定します。後で、前のブロックの回答の正確性に基づいて、現在のブロックの N レベルを決定します。精度が85%を超える場合は、難易度を上げます。精度が60%を下回る場合は、難易度を下げる必要があります。それ以外の場合は、N レベルは変更されません。
- 15 ラウンド(15 ブロックのタスク)に対して 1 つのデュアル n バック セッションを設定し、それぞれに 20 + N トライアルと 25 セッションのトレーニング セット全体を設定します。
- 各試行の反応時間(RT)と精度(ACC)の測定を記録します。
- 制御訓練:エピソード記憶パラダイム
- 意味的記憶を係るクイズタスクを構築するためにインターネットから資料を収集します(例えば、ハンガリーの首都は何ですか?
- クイズタスクの各トレーニングセッションで15の質問を提示します(2回目のセッションから始まる5つの質問は前回のセッションから来て、10は新しいはずです)。「回答」ボタンを選択した後、40秒以内に4つの可能性のいずれかを選択する必要があることを参加者に指示します。回答の正確性に関するフィードバックを提供します。
- 25 セッションのトレーニング全体を設定します。
7. 研修の監督
- トレーニングの過程で、各参加者のトレーニングの進捗状況を確認します。トレーニングの進行状況を確認 (オンライン) する実験者を各参加者に割り当てます。
- セッション間の休憩が 2 日を超える場合は、実験者にテキストメッセージで参加者に連絡し、トレーニングの再開を促してもらいます。
8. 認知機能のトレーニング後評価
- 事前トレーニングミーティングとまったく同じ方法で、トレーニング後のセッションを進めます。
- 研究に専念する時間のプロトコル全体を完了した各参加者を150 PLN(〜$40)で補償します。
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
トレーニング関連の効果
研究に参加した被験者は85人(29人は男性)で、平均66.7歳であった。技術的な問題のため、nバックトレーニンググループの1人の参加者からのデータは記録されませんでした。最後に、nバックトレーニンググループの43人の参加者とクイズトレーニンググループの42人のデータを分析しました。反復メジャーを伴う多変量分散分析 (MANOVA) を使用して、両方のトレーニンググループに対するトレーニング固有の効果を時間経過に伴う (事前、後トレーニング) 分析しました。各認知テストの結果は従属変数(表1)であり、トレーニング群と測定ポイント(前と後の訓練)は独立変数であった。これらの結果を表 2に示します。
分析の結果は、シロジズムタスク(F(1,83)=31,22、p<0.001、ηp2=0.27)および注意切り替えタスク:(F(1,83)=5.79、p=0.02、ηp2=0.07)の統計的に有意なトレーニング後の改善を示した。メモリ SPAN タスク (F(1,83)=7.72、p=0.01、ηp2=0.09)および OSPAN タスク (F(1,83)=13.01、p=0.01、ηp2=0.14) に対して有意なトレーニング グループ効果が観察されました。相互作用効果(時間xトレーニンググループ)のいずれも統計的に有意であることが証明されていません。しかし、我々はいくつかの分析のためのグループ内の効果内で有意であることがわかった。OSPANタスクでは、nバックトレーニンググループは2回目のセッションで結果を改善しましたが、クイズグループでは両方のパフォーマンスが似ていました。この効果は、クイズとn-backグループが最初の測定で異なったという事実を参考にして解釈する必要があります。したがって、初期OSPANパフォーマンスが向上したn-backグループの結果は向上しましたが、制御グループは改善されませんでした。スターンバーグのパフォーマンスと外出先/外出タスクは、トレーニンググループの割り当てや測定時間とは関係ありません。
全体として、結果は、参加者の認知能力が、グループの所属に関係なく、注意とより高い認知機能(推論)従事テストのトレーニング後の実行で改善されたことを示しています。
| Nバックトレーニング | クイズトレーニング | ||||||||
| セッション | N | 意味 | Std。 | Std。 | N | 意味 | Std。 | Std。 | |
| Err | Dev。 | Err | Dev。 | ||||||
| OSPAN | 1 | 42 | 15.31 | 1.64 | 10.62 | 40 | 9.07 | 1.77 | 11.22 |
| タスク | 2 | 43 | 20.74 | 2.48 | 16.3 | 40 | 10 | 1.81 | 11.45 |
| シログスタスク | 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 | |
| メモリスパンタスク | 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 | |
| 移動/移動しないタスク | 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 | |
| スターンバーグの仕事 | 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 | |
| アテンション切り替えタスク | 1 | 42 | 0.49 | 0.04 | 0.28 | 41 | 0.52 | 0.05 | 0.3 |
| 2 | 42 | 0.41 | 0.04 | 0.23 | 42 | 0.46 | 0.04 | 0.25 | |
表 1.認知タスクの結果の記述統計。
| トレーニング前から後の効果 | トレーニンググループ効果 | 相互作用効果 (時間xトレーニンググループ) |
||||||||
| F (1,83) | ηp2 | P | F (1,83) | ηp2 | P | F (1,83) | ηp2 | P | グループ内の重要な効果: | |
| OSPAN タスク | 3.67 | 0.04 | 0.06 | 13.01* | 0.14 | 0.01 | 1.49 | 0.19 | 0.22 | Nback (T1 対.T2): 5,00* |
| シログイズムタスク | 31,22* | 0.27 | 0 | 0.01 | 0 | 0.95 | 0.35 | 0.01 | 0.56 | |
| メモリスパンタスク | 3.13 | 0.04 | 0.08 | 7,72* | 0.09 | 0.01 | 0.04 | < .001 | 0.85 | T1 (Nバック対クイズ): 0,09* |
| T2 (Nバック対クイズ): 0,10* | ||||||||||
| シュテルンベルクの仕事 | 3.56 | 0.04 | 0.06 | 0.78 | 0.01 | 0.38 | 0.62 | 0.01 | 0.43 | |
| アテンション切り替えタスク | 5,79* | 0.07 | 0.02 | 0.75 | 0.01 | 0.39 | 0.02 | < .001 | 0.87 | Nback (T1 対.T2): -0,08 |
| 外出/外出先タスク | 0.01 | < .001 | 0.93 | 0.21 | 0.01 | 0.65 | 2.82 | 0.03 | 0.09 | T1 (Nバック対クイズ): -0,01 |
| T2 (Nバック対クイズ): -0,02 | ||||||||||
| *統計的に有意な効果(p < .05) | ||||||||||
| T1 対 T2 - 第 1 セッションと第 2 セッションの間の平均の差; | ||||||||||
| Nバックとクイズ - トレーニンググループ間の手段の違い。 | ||||||||||
表 2.結果の尺度: 主と相互作用の影響は、要因としてトレーニングの種類 (n バック対クイズ) と時間 (前と後のトレーニング) を持つ MANOVA から.
WMトレーニング有効性の予測者としてのWMC
その後の分析では、n-backトレーニンググループでのみ行われ、より洗練された方法(マルチレベルモデリング(MLM))を使用して、実験トレーニング中の学習プロセスを観察しました。データの階層構造は、モデルに対応していました:レベル1 - 反復測定で、参加者内にネストされた(レベル2)34。MLMデータセットは、25のトレーニングセッションのそれぞれ内の実験グループから42人の参加者から集まった1,050の観測値で構成されていました。固定効果とランダム効果の両方に対して提供されるモデル:平均的な人の回帰インターセプトと傾き、および平均の周りの被験者間の変動性。モデル 1 では、n バック タスクでの時間経過に対する得点数の変化 (トレーニング セッション数) がモデル化されました。時間変数は、介入の 1 日目を中心にしていました。モデル 1 と比較して、モデル 2 は、被験者内変動 (レベル 1) に対するベースライン OSPAN スコア (被験者間予測 - レベル 2) の影響を予測およびモデレートする上で追加されました。これらの予測変数は、多重共線性を避けるために独立してテストされました。すべてのモデルでは、傾斜に対する線形および二次効果がテストされましたが、固定効果と分散成分が有意ではなかったため、その後2次効果は除去されました。制限された最尤は推定値として役立った。-2 制限対数尤度比(-2LL)と「AIC」を用いて、全モデルに適合する適合度を評価しました。日次データ35 における一般的な近位自己相関を考えると、我々は第一次自己回帰[AR(1)]共分散構造に基づくことにした。
MLMの結果は、トレーニング前の測定からのOSPANスコアが1セッションからの最初のn-back結果の有意な予測者であることを示した。ベースライン OSPAN レベルは、トレーニング コース全体のモデレーターであることが判明しました (表 2)。比較すると、OSPANポイントが高または低い参加者のグループは、最初のトレーニングセッションでNレベルが類似していました:1+∞スケール(低OSPAN = 1.93;高OSPAN = 2.31)で約2.00ユニット。トレーニング後の測定では、初期OSPANの結果が低い参加者がnバックタスクで0.01単位増加を達成したのに対し、初期OSPANスコアが高い人は.04ポイントの改善を記録した。観測結果は、初期OSPANレベルとトレーニング効果との間に正の関連が存在する場合を明確に示しています。第1セッションのn-backスコアとトレーニングの学習曲線は、OSPANの最初の結果が高い参加者(p<.001)の方が高く、ステッパーです。
| 時間 - 線形 | .031 | (.005)*** | .016 | (.007)* | |
| (1日目を中心に) | |||||
| OSPAN の初期スコア | --- | --- | .038 | (.183)* | |
| ~(高/低) | |||||
| 時間×初期 OSPAN スコア | --- | --- | .026 | (.008)** | |
| ランダムエフェクト ([共]分散) |
|||||
| レベル 2 (人と人の間) | |||||
| インターセプト | .285 | (.073)*** | .286 | (.075)*** | |
| 時間 - 線形 | .001 | (.001)*** | .001 | (.001)*** | |
| インターセプトと時間 | .006 | (.003)* | .004 | (.002) ° | |
| レベル 1 (個人内) | |||||
| 残留 | .151 | (.009)*** | .149 | (.009)*** | |
| 自己 相関 | .339 | (.039)*** | .328 | (.040)*** | |
| モデルフィット | |||||
| −2 対数尤度(χ2) | 1069.32 | 1046.37 | |||
| アカイケの情報 基準 (AIC) |
1083.32 | 1056.37 | |||
| マルチレベル モデリングの結果。標準誤差が括弧内に含まれる非標準化回帰係数。 | |||||
| °p=0.1, *p<.05, **p<.01, ***p<.001;すべての p 値は両側です | |||||
| ~ 予測変数は二分法 | |||||
表 3.トレーニングデータのマルチレベル分析(従属変数としてのnバックタスクのパフォーマンス)。 トレーニングセッションのみ(時間)とトレーニングセッションに加えて、予測変数とモデレーターとしての初期ワーキングメモリ容量レベルを持つモデル(MODEL 2)。
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
ここに示された研究では、高齢者がワーキングメモリトレーニングの恩恵を受けることができるかどうか、そしてそれが基本的な認知の初期レベルに関連しているかどうかを調査しました。実験的介入としてn-backタスクを使用し、作業メモリ容量(OSPANタスクで測定)は参加者の知的機能の初期レベルを調査する方法であった。プロトコルには2つの重要なステップがありました。最初に最も重要だったのが、初期 WM レベルの評価でした。2つ目は、可能な限り「認知的な内容」(ワーキングメモリとセマンティックメモリ)を除くすべての方法で2つのトレーニングレジメンを慎重にマッチングした点です。研究の開始時に参加者の認知レベルの評価を導入することで、介入の開始時に良い推定を行うことがいかに重要であるかを示すことができました。これは、認知トレーニングの有効性の最も重要な予測者でした.我々は、ほとんどの介入研究において、研究者は何かまたは別の方法で、参加者の最初の認知レベルを評価すると考えている。このような情報を得るために、認知トレーニング有効性の予測者として、トレーニングされた認知タスクの最初の測定から結果を使用することができる。予想通り、NバックタスクのNレベルはトレーニングセッションを通じて大幅に変動しました。さらに興味深かったのは、最初のトレーニングセッションで達成された最大Nの高い個人は、次のセッションでグループの残りの部分よりも速く改善しました。これは、研究の開始時に気づいた参加者間のパフォーマンスの変動が、時間とトレーニングとともに増加したことを意味します。この効果をより深く探求するために、さらなる分析を行った。結果は、OSPANタスク(WMC)の予備スコアがトレーニングコース(デュアルnバックタスク)中に得られた改善の強力な予測者であることを示しました。より高い初期WMCを特徴とする参加者は、最初の日からトレーニングでより良いパフォーマンスを発揮し、サンプルの平均を下回るWMCを有する高齢者と比較してステッパー学習曲線を有していた。私たちはそのような効果を報告する最初のものではありません。Foster et al. (2017) 同様の結果29.彼らは、初期WMレベルとメモリスパントレーニングのパフォーマンスとの間の相関関係の存在を証明しました。この結果は、ここでのものだけでなく、WMトレーニング介入におけるいわゆるマシュー効果に関する研究と一致しており、最初はより高いスキルを持つ参加者がトレーニングからより多くの利益を得て、トレーニングを受けていない、タスク21、36、37、38、39。このすべては、誰かがWMトレーニングから得る能力は、最初の知的レベルに大きく依存するという結論を強化します。
レジメンスの類似性に関しては、1つの違い40のミルの方法を適用しました:誰かが与えられた効果につながる1つの状況を観察し、これらの状況の唯一の違いは、最初の状況(ここでは認知層の違い)にのみ特定の要因の存在であり、観察された効果を引き起こした要因であると仮定する強固な基礎があります。モチベーション、表面的な類似点(同じ量のトレーニングセッション、同様のフィードバックなど)の観点からトレーニングレジメンを一致させようとしました。最初のアイデアは、同じタスク(n-back)を使用することであったが、Nレベルが1に固定されている最も簡単な形で使用することは注目に値する。参加者(パイロット研究)が疲労を報告しただけでなく、実験よりもはるかに高い速度で制御状態を落としていたので、それは間違った道であったことがすぐに明らかになります(適応レベルの難易度)。その結果、異なるアプローチが得られた。いくつかの事前テストの後、我々は異なる強度(WMの適応レベルの固定レベルとWMの適応レベル)だけで両方の条件で同じ機能を持つのではなく、「異なる関数」アプローチ(WM対意味メモリ)を決定しました。このようなアプローチの潜在的な問題の1つは、実験的条件よりも魅力的な制御条件を作成できることです。そして、関与するモチベーションが認知トレーニングの重要な要因である場合、その決定のためにNULLの結果を得ることができます。
認知介入研究の結果を今見る方法に大きな変化があることに注目する価値があります。例えば、Reddickらは、対照群と比較した場合にWMトレーニング群で観察された肯定的な効果が、対照群に存在する減少と実験群41における性能の改善によるものではないことを示唆している。高齢者について考えるとき、そのような出力でさえ、最初の認知レベルを維持することは望ましい結果である可能性があります。しかし、驚くべきことに、研究では、go/no-goタスクを除いて、対照群のパフォーマンスのトレーニング後の低下を観察しませんでした。それは、再び、単純なメモリクイズでさえ、それが魅力的であり、参加者が何らかの認知活動に従事することを奨励するならば、有益な効果を生み出す可能性があるという証拠として解釈されるかもしれない。また重要なことは、すべての参加者(グループの割り当てに関係なく)が研究のために志願し、いくつかの相関研究は、自発的な仕事が認知老化42、43に対する保護因子であるかもしれないことを示している。研究の限界の1つは、高齢者の代表的な人口がいなさっているということです。代わりに、研究に参加している高齢者は、例えば家を出ない高齢者よりもやる気があり、積極的だったでしょう。しかし、教育水準と経済状況(間接的に管理された-収入を生み出す職業活動として)は、研究で測定され、分析は、これらはトレーニングの進捗状況に影響を与える要因ではないことを示した。また、両方の介入で観察された改善は、単なるテスト再テスト効果の結果であると主張することができる。研究に受動的な対照群が含まれていないため、この問題は、この研究では解決できません。したがって、パッシブコントロール - 後続のテストに別のグループを含めるをお勧めします。研究からの最も重要なメッセージは、調査結果は、トレーニング後の利益が高齢者の手の届くところにあることを示唆していることです, 特に良好な全体的な認知機能を特徴とするもの.この記事で私たちが説明したかったのは、トレーニングレジメンの参加者を紹介し、維持する方法でした。この研究で最も重要なことは、介入のすべての特徴を、2つのグループ間でまったく同じに保つことでした - 練習を行う認知機能。トレーニングプロトコルの有効性の大きな違いは見当たらなかったが、改善は両方のグループで目に見えていたので、認知的関与は高齢者にとって有益であると結論付けるのは有効なようです。主な結果は認知機能の初期レベルを指すので、訓練された機能の初期測定を含め、トレーニング効果の可能な予測因子(または少なくとも共因子)として検証することを強くお勧めします。
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
著者らは開示するものは何もない。
Acknowledgments
記述された結果は、ポーランドの国立科学センターが助成金の下で2014/13/B/HS6/03155の下で支援するプロジェクトから得られます。
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).
