Variabilitatea intra-individuală a performanței sarcinilor după antrenamentul cognitiv este asociată cu rezultate pe termen lung la copii Partea 2

2.7.2 Studiu asupra creierului și dezvoltării cognitive ale adolescenților (ABCD).

Studiul ABCD (https://abcdstudy.org, versiunea de lansare a datelor 3.0) este un studiu longitudinal, multicentric, al dezvoltării cognitive și neurobiologice a copiilor începând de la vârsta de 10 ani, cu date privind 11.878 de copii. Acest studiu include o gamă largă de chestionare și interviuri standardizate care acoperă atât starea generală de bine, cât și măsurile clinice. În plus, participanții îndeplinesc mai multe sarcini cognitive, inclusiv o sarcină Nback (Casey și colab., 2018). Am testat dacă variabilitatea intra-individuală, din nou cuantificată ca coeficient de variație a timpilor de răspuns, în timpul sarcinii N-Back a fost asociată cu scorurile din Child Behavioral Checklist (CBCL, Achenbach, 1991).

Sarcina N-Back este o sarcină care este utilizată pe scară largă pentru a testa și antrena memoria de lucru. În sarcina N-Back, participanții trebuie să-și amintească stimulul anterior pentru a răspunde corect la întrebare în sarcina ulterioară. În ultimii ani, multe studii au arătat o relație strânsă între astfel de sarcini și funcția de memorie.

Studiul a constatat că, după antrenamentul cu sarcini N-Back, capacitatea de memorie de lucru a participanților se va îmbunătăți. Memoria de lucru joacă un rol foarte important în viața de zi cu zi. Ne poate ajuta să procesăm informațiile și să luăm decizii mai bine și, în același timp, ne poate ajuta să înțelegem mai bine informațiile complexe și să rezolvăm mai bine problemele.

În plus, sarcina N-Back ajută la îmbunătățirea atenției și a flexibilității cognitive. Prin antrenarea memoriei de lucru, creierul participanților se poate adapta mai bine la medii și sarcini în schimbare și poate face față mai bine problemelor complexe și stresului.

În general, relația dintre sarcina N-Back și memorie este foarte strânsă. Așa cum trebuie să ne exersăm corpul pentru a menține o sănătate bună, trebuie să ne antrenăm și creierul pentru a menține funcții cognitive și de memorie excelente. Prin implicarea activă în sarcina N-Back, ne putem îmbunătăți memoria de lucru, ne putem îmbunătăți atenția și flexibilitatea și, prin urmare, ne putem îmbunătăți abilitățile cognitive și abilitățile de gândire. Prin urmare, ar trebui să ne angajăm activ în sarcini N-Back pentru a menține un creier sănătos și o funcție cognitivă excelentă. Se poate observa că trebuie să ne îmbunătățim memoria. Cistanche deserticola poate îmbunătăți semnificativ memoria, deoarece Cistanche deserticola poate regla și echilibrul neurotransmițătorilor, cum ar fi creșterea nivelului de acetilcolină și a factorilor de creștere. Aceste substanțe sunt foarte importante pentru memorie și învățare. În plus, carnea poate, de asemenea, să îmbunătățească fluxul sanguin și să promoveze livrarea de oxigen, ceea ce poate asigura că creierul primește suficiente nutrienți și energie, îmbunătățind astfel vitalitatea și rezistența creierului.

Faceți clic pe cunoaște 10 moduri de a îmbunătăți memoria

The CBCL is a measure of current behavioral and psychopathological symptoms with high correspondence to the SDQ when both scales are applied to the same individuals. The ABCD study includes the CBCL, but not SDQ. We also tested for potential relationships between intra-individual variability and body mass index (BMI) scores. We chose BMI as an additional translational measure because it is robustly associated with physical, cognitive, and socioeconomic well-being. We used only those participants whose performance in the N-Back task was deemed adequate by the ABCD study's established QA procedure (overall response accuracy for 0-back or 2-back >60%) la toate cele trei momente disponibile în prezent și al căror IMC a scăzut între percentilele 1 și 99 (percentilele IMC=13,3 și, respectiv, 35,0). Am restrâns intervalul pentru IMC deoarece a existat o mică minoritate (<2%) of children with extremely low or high BMI values; however, robustness checks including all BMI values yielded similar results. The final sample size for our analyses was 8,522 children.

3. REZULTATE

3.1 Rezultate comportamentale

Copiii din WMT nu diferă de cei din CMP la momentul inițial. Înainte de începerea oricărui program de antrenament, toți participanții au fost evaluați folosind o serie de teste care au inclus inteligență generală (o versiune modificată a Matricelor Raven), memorie de lucru (vizuală, spațială), inhibiție (sarcină Go-NoGo), performanță școlară ( inclusiv citire, aritmetică, geometrie etc.) și măsuri de screening pentru bunăstarea psihologică (SDQ). Comparațiile statistice între cele două grupuri arată că acestea nu diferă în niciuna dintre aceste măsuri de referință (Tabelul S1). În timp ce cele două grupuri nu au arătat diferențe în nicio măsură la momentul inițial, inclusiv sarcinile cognitive care măsoară memoria de lucru și abilitățile de atenție, nu avem măsuri de referință pentru sarcinile N-Back și Flanker raportate în secțiunea următoare.

3.2 Constatări privind acuratețea și variabilitatea timpului de răspuns

În general, grupul de copii desemnați aleatoriu să se supună WMT adaptiv a avut rezultate mai precise și cu o variabilitate mai mică de la încercare la încercare a timpilor de răspuns în timpul sarcinilor N-Back și Flanker decât cei din CMP (a se vedea tabelele suplimentare S2 și S3 pentru întreaga set de statistici descriptive și rezultate). Grupul WMT a răspuns mai precis la sarcina Flanker atât în ​​cadrul studiilor congruente, cât și în cele incongruente. În sarcina N-Back, copiii din grupul WMT au fost mai precisi decât cei din CMP la studiile cu memorie de lucru scăzută (0-1 înapoi), dar cele două grupuri nu au fost semnificativ diferite la încercările cu memorie de lucru ridicată ({{ 7}} înapoi).

Pe lângă o mai bună acuratețe, copiii care au primit WMT adaptiv au arătat, de asemenea, o variabilitate intra-individuală mai mică a timpilor de răspuns decât copiii din grupul CMP (Tabelele suplimentare S2 și S3). Am calculat intra-ICV ca deviație standard RT intra-individuală/media RT intra-individuală. Copiii din grupul WMT au folosit șoareci externi în timpul intervenției de antrenament, mai degrabă decât butoanele compatibile cu RMN utilizate atât în ​​timpul sarcinilor Flanker, cât și în timpul sarcinilor N-back și, prin urmare, familiaritatea cu dispozitivul de răspuns nu poate fi o sursă pentru diferențele de ICV între grupuri.

3.3 Analizele modelului de decizie de difuzie

Am adaptat un model DDM la comportamentul copiilor în sarcina Flanker pentru a determina mecanismele care conduc la diferențe în variabilitatea timpului de răspuns între grupurile de tratament. Folosind DDM, putem determina dacă variabilitatea timpului de răspuns este determinată de (1) diferențe în timpul de non-decizie; (2) diferențe în limita sau pragul care determină când există suficiente dovezi pentru a face un răspuns față de celălalt (deseori interpretat ca precauție de răspuns); și/sau (3) ratele de derive (adică cât de rapid și de robust se acumulează dovezile). Am separat rata de derive în două componente pentru a măsura sensibilitatea copiilor la informațiile relevante de la țintă în comparație cu informațiile irelevante din flancare. Potrivirile sunt rezumate în Tabelul 3 și arată că copiii din grupul WMT au fost mai sensibili la informațiile purtate de peștele țintă (adică, direcția acestuia) în raport cu peștele care distrage atenția (probabilitatea posterioară=0.992) și au utilizat un prag de răspuns mai mare (probabilitate posterior=0.952) decât copiii din CMP. Aceste rezultate DDM sunt în concordanță cu o atenție sporită acordată caracteristicilor relevante pentru sarcini după WMT.

De asemenea, am simulat răspunsuri din modelul de decizie de difuzie adaptată pentru a testa dacă ar putea reproduce modelele de variabilitate a timpului de răspuns observate în sarcina Flanker. Pentru a genera răspunsuri simulate în sarcina Flanker, am folosit parametrii DDM cei mai potriviti pentru fiecare participant. Apoi am comparat timpii de răspuns simulați între grupuri și am constatat că RT-urile au fost mai puțin variabile pentru agenții simulați folosind parametrii participanților la WMT decât pentru agenții simulați pe baza parametrilor copiilor CMP (Tabelul S4). Astfel, DDM-ul adaptat poate explica și genera diferite niveluri de variabilitate a timpului de răspuns în cele două grupuri.

În plus față de potrivirea DDM, am efectuat și un test post-hoc, care a adaptat distribuția ex-gaussiană la timpii de răspuns ale fiecărui copil. Deși modelul ex-gauss nu permite același tip de inferențe mecaniciste ca și DDM, îl potrivim și îl raportăm pentru a facilita compararea cu lucrările publicate anterior folosind această metodă pentru a cuantifica variabilitatea intra-individuală a RT. Aceste rezultate ex-gaussian sunt în concordanță cu rezultatele ICV și DDM și au indicat că abaterea standard (sigma) și parametrii exponențiali (tau) diferă între memoria de lucru antrenată și CMP, dar nu a existat nicio diferență semnificativă în mediile (mu) ale distribuțiile timpului de răspuns (Tabelul S5). Cu alte cuvinte, indivizii mai variabili nu au răspuns în mod sigur mai rapid sau mai lent în general. Mai degrabă, au fost mai inconsecvenți în modul în care și-au executat răspunsurile. Variabilitatea intra-individuală a fost puternic corelată între sarcinile N-Back și Flanker (r=0,65, p {{1{0}}.{0008, 95% CI [0,32, 0,84]).

Împreună, modelul rezultatelor comportamentale atât pentru sarcinile cognitive, cât și pentru mai multe forme complementare de analiză sugerează că intervenția adaptativă WMT ar putea fi crescut capacitatea copiilor de a angaja și de a menține atenția asupra informațiilor relevante pentru sarcină într-o manieră generală de domeniu, la scurt timp după cele cinci săptămâni. de instruire au fost complete.

3.4 rezultate fMRI

Împreună cu o mai bună acuratețe, grupul WMT a arătat o activare crescută în comparație cu CMP în regiunile creierului care fac parte din rețelele de atenție și control în timpul încercărilor cu memorie de lucru scăzută. Acestea au inclus porțiuni ale sistemelor front-striatal-talamic, cum ar fi caudatul drept, putamenul, pallidumul, talamusul, girul frontal inferior mediu și superior, cingulatul anterior dorsal și cortexul motor suplimentar (Tabelul S6, Figura 1). În concordanță cu constatările comportamentale de precizie similară în starea de memorie de lucru ridicată, nu au existat diferențe semnificative în semnalul BOLD între grupuri în timpul încercărilor de memorie de lucru ridicată. Nu am detectat diferențe semnificative de activitate în funcție de WMT în timpul sarcinii Flanker.

În plus, am constatat că nivelurile semnalului BOLD legate de sarcină în regiunile care au arătat o activitate mai mare în grup (vezi Figura S2) s-au corelat, de asemenea, cu coeficienții intra-individuali de variație și/sau acuratețe a sarcinii N-back la toți participanții ( Figura 1, rândul de jos). Este de așteptat o anumită relație cu acuratețea și intra-ICV în aceste regiuni, având în vedere că există diferențe de grup în variabilitatea intra-individuală. Cu toate acestea, activitatea în ROI funcțional striat dorsal, cuprinzând caudat și putamen dorsal, a fost asociată semnificativ cu variabilitatea intra-individuală chiar și după luarea în considerare a efectelor stării WMT (coef=- 0.25, p=0.004; Tabelul 4). Au existat tendințe similare, deși nu semnificative, în cortexul prefrontal dorsolateral (dlPFC) pentru variabilitatea intra-individuală și în cortexul cingulat anterior/zona motorie suplimentară pentru acuratețe (Tabelul 4).

3.5 Asocieri între performanța sarcinilor cognitive post-antrenament și măsurile de urmărire în eșantionul fMRI

Variabilitatea timpului de răspuns a explicat o variație suplimentară semnificativă a scorurilor SDQ viitoare (coef. standardizat {{0}},32 ± 0,14), geometrie (coef. standardizat=−{{7 }},66 ± {{10}},23) și citire (coef. standardizat=−0,32 ± 0,14), după luarea în considerare a scorurilor de referință în acele măsuri și IQ (Tabelul S7) . Astfel, variabilitatea timpului de răspuns după 5 săptămâni de antrenament a fost asociată cu îmbunătățirea viitoare a scorurilor SDQ și a abilităților academice care nu erau încă evidente în testele directe ale acelor abilități în același moment. În schimb, nicio performanță a sarcinii cognitive post-antrenament sau nicio măsură de referință nu a fost asociată semnificativ cu scorurile aritmetice viitoare. Astfel, în eșantionul nostru, variabilitatea intra-individuală a timpilor de răspuns măsurați imediat după intervenție s-a corelat cu performanța viitoare în aceleași domenii academice pe care Berger și colegii au constatat anterior a fi îmbunătățite la 1 an după WMT într-un eșantion independent.

3.6 Replicarea conceptuală a asocierii dintre ICV post-antrenament și măsurile de urmărire în eșantionul BFHSW

În conformitate cu rezultatele noastre în eșantionul fMRI, modificările ICV (post versus pre-intervenție) în timpul sarcinii Go/Nogo au fost, de asemenea, asociate cu îmbunătățirea geometriei și a abilităților de citire la 1 an după WMT în eșantionul independent BFHSW (Tabelele 1 și 2) , deși efectul pentru citire nu supraviețuiește corecției Bonferroni pentru comparații multiple. Rețineți că specificația noastră de regresie include regresori atât pentru linia de bază (W1) cât și pentru post-antrenament (W2) Go/Nogo ICV, iar în această specificație, coeficientul pentru W2 Go/Nogo ICV reprezintă efectul modificării performanței între W1 și W2 . Același lucru este valabil și pentru utilizarea scorurilor viitoare de competențe academice ca variabilă dependentă atunci când se include scorul de bază ca variabilă independentă în regresie.

Interesant, în timp ce ICV N-back a fost semnificativ diferit între grupurile WMT și de control imediat după antrenament, diferențele semnificative în ICV Go/Nogo nu au apărut decât la 12 luni după antrenament (Tabelul 2). Această apariție întârziată a îmbunătățirilor semnificative ale ICV Go/Nogo este în concordanță cu apariția întârziată a îmbunătățirilor de precizie Go/Nogo raportate de Berger și colab. (2020). Chiar dacă încă nu diferă semnificativ între tratamente, modificările în Go/Nogo ICV de la momentul inițial până la post-antrenament au prezis încă îmbunătățiri viitoare ale performanței. O întrebare relevantă pentru cercetările viitoare este de a determina ce tipuri de sarcini cognitive (de exemplu, memoria de lucru, inhibarea răspunsului etc.) sunt cele mai potrivite pentru a evalua variabilitatea intra-individuală a timpului de răspuns sau acuratețea pentru a prognoza apariția beneficiilor transferului îndepărtat în urma lucrului. memorie sau alte regimuri de antrenament.

3.7 Asocierea dintre ICV și măsurile de bunăstare se generalizează la studiul ABCD

Am folosit date din primele trei valuri ale studiului longitudinal ABCD pentru a testa dacă relația pe care am observat-o în eșantionul nostru fMRI între variabilitatea timpului de răspuns în timpul sarcinii N-back și măsurile de bunăstare a fost generalizată la un set independent și mai larg de copii. Am folosit datele despre IMC și scorurile din Lista de verificare a comportamentului copilului (CBCL) ca măsurători ale bunăstării în studiul ABCD. Spre deosebire de studiile noastre fMRI și BFHSW, studiul ABCD nu include o intervenție WMT. Prin urmare, am folosit datele ABCD pentru a testa dacă a existat o asociere semnificativă între N-back ICV și bunăstarea actuală și, dacă da, dacă această relație se menține pe parcursul primului și al doilea an de urmărire în acest studiu longitudinal.

We fit and compared Hierarchical Bayesian regression models that assumed the association between N-back ICV at baseline and BMI, or CBCL, at baseline, 1- and 2-year follow-up was either stable or decreased over time. Concretely, we tested whether regression models allowing for an interaction between baseline N-back ICV values and assessment wave (i.e., the explanatory power of ICV could decrease or increase) were better than models assuming a fixed association between baseline N-back ICV values and well-being at all waves. The baseline coefficients were the same in both the fixed and interaction models (Table 5) and indicated that greater variability in response times during the N-back at baseline was associated with decreased well-being in terms of both baseline BMI (standardized coefficient = 0.02, posterior probability >0.999) and CBCL (standardized coefficient = 0.03, posterior probability >0.999), în concordanță cu constatările din eșantionul fMRI.

Am comparat modelele fixe și de interacțiune utilizând validarea încrucișată cu o eșantionare de importanță uniformizată de Pareto (PSISLOO, Vehtari și colab., 2017). Comparațiile modelului au favorizat în mod modest modelul fix mai simplu, fără interacțiuni cu val de urmărire, atunci când au explicat atât IMC (diferența în densitatea predictivă punctual așteptată (elpd) pentru modelul de interacțiune=-2,3, eroarea standard (SE) a diferenței=1.6) și CBCL (diferența elpd=-2.6, SE = 1.9). Mai mult, niciun model de interacțiune nu a sugerat o scădere a puterii explicative a ICV N-back inițial pentru bunăstare la vizitele de urmărire pe 1- sau 2-an în raport cu valoarea inițială. În orice caz, a existat o ușoară creștere a coeficientului de regresie pentru ICV între momentul inițial și anul 2 atunci când s-a căutat să explice IMC. Astfel, rezultatele din datele ABCD arată că relația dintre N-back ICV și bunăstarea copiilor se generalizează în cadrul măsurilor de bunăstare (SDQ, CBCL, IMC), iar puterea explicativă a N-back ICV persistă cel puțin 2 ani de experiență și dezvoltare în absența oricărei intervenții de antrenament cognitiv.

4. DISCUTIE

Prezentul studiu a examinat modul în care mecanismele neurocognitive care stau la baza impactului pe termen scurt al WMT adaptiv la copiii de școală primară se referă la beneficiile antrenamentului care apar la luni sau ani după antrenament. În general, rezultatele noastre sugerează că, pe lângă memoria de lucru în sine, pot exista beneficii concomitente ale atenției selective și susținute în timpul sau direct după cinci săptămâni de antrenament. Arătăm că variabilitatea intra-individuală a timpilor de răspuns în timpul mai multor sarcini cognitive diferite poate fi utilizată pentru a detecta efectele antrenamentului pe termen scurt la copii și că astfel de măsuri pot indica persistența și/sau apariția beneficiilor de transfer de la câteva luni până la ani de la antrenamentul este finalizat.

Descoperirile noastre indică faptul că o atenție mai bună se numără printre rezultatele imediate ale WMT adaptive. Memoria de lucru și procesele de atenție sunt considerate a fi strâns legate și interdependente (Astle & Scerif, 2011; D'Esposito & Postle, 2015; Engle, 2018; Eriksson și colab., 2015; Gazzaley & Nobre, 2012; Unsworth & Robison, 2017; ; Wass și colab., 2012). Deși au ținte principale diferite, sarcinile Flanker, Go/Nogo și N-Back necesită capacitatea de a menține concentrarea atențională pe tot parcursul sarcinii (atenție susținută) și de a identifica stimulii țintă și de a filtra sau inhiba răspunsurile la non-țintă. stimuli (atentie selectiva). La nivel neural, s-au găsit diferențe între grupurile WMT și CMP în striat, precum și în cortexele prefrontale laterale și mediale, care sunt regiuni ale creierului care, printre altele, susțin funcțiile de atenție selectivă și susținută (Frank et al., 2001). ; Mcnab & Klingberg, 2008; Zanto et al., 2011).

Aceste diferențe neuronale au fost însoțite de o performanță mai bună de detectare a semnalului (adică, d-prime mai mare), o variabilitate intra-individuală redusă a timpilor de răspuns și o acumulare mai eficientă a informațiilor relevante (adică, rate mai mari de deriva DDM) la copiii care au primit WMT adaptiv. Toate aceste măsuri comportamentale sunt legate și depind de atenție. Prin urmare, luate împreună, rezultatele noastre neuronale și comportamentale sugerează că beneficiile programului utilizat în acest studiu sunt cel puțin parțial mediate de procese de atenție mai eficiente care conduc la răspunsuri consistente și eficiente la informații relevante pentru sarcină și procesarea redusă a stimulilor irelevanți, care distrag atenția. .

Aceste rezultate oferă un sprijin suplimentar teoriilor privind mecanismele care stau la baza beneficiilor antrenamentului. O meta-analiză a studiilor anterioare de antrenament a concluzionat că programul adaptiv WMT Cogmed-RM are efecte asupra atenției în viața de zi cu zi (Spencer-Smith & Klingberg, 2015). Procesele de atenție mai eficiente pe care le-am detectat la sfârșitul antrenamentului sunt în concordanță cu rezultatele și teoriile anterioare despre baza efectelor de transfer îndepărtat, de asemenea, după antrenamentul cognitiv (Dahlin și colab., 2008; Greenwood & Parasuraman, 2016; Morrison & Chein). , 2011). Mai exact, aceste beneficii de transfer îndepărtat apar atunci când abilitățile antrenate și de transfer au procese cognitive fundamentale comune. Având în vedere rolul important al atenției ca o condiție prealabilă a multor procese cognitive, aceasta ar putea servi drept bază pentru efectele de transfer îndepărtat după WMT.

Recent, s-a demonstrat că beneficiile WMT adaptive la copiii de vârstă școlară, în raport cu predarea standard la clasă, au apărut în decurs de 6-12 luni (Berger et al., 2020). Îmbunătățirile inițiale ale atenției pot servi drept schelă pentru schimbări ulterioare ale proceselor cognitive superioare care facilitează performanțe școlare mai bune. Rezultatele noastre actuale sugerează că funcțiile atenției ar putea fi printre primele care se îmbunătățesc din acest tip de formare și că beneficiile emergente ulterioare pentru abilitățile academice și bunăstarea generală sunt asociate cu îmbunătățiri imediate ale proceselor de atenție. Nu este surprinzător faptul că WMT ar influența, de asemenea, controlul atenției (de exemplu, atenția selectivă, atenția susținută sau realocarea atenției direcționate către un obiectiv), având în vedere că aceste procese sunt postulate a fi premise pentru implementarea cu succes a memoriei de lucru (Astle & Scerif, 2011; D'Esposito & Postle, 2015; Eriksson et al., 2015; Gazzaley & Nobre, 2012; Unsworth & Robison, 2017; Wass et al., 2012).

Există, de asemenea, dovezi că asocierile dintre capacitatea memoriei de lucru și diverse abilități cognitive și academice sunt parțial mediate de o dependență comună de controlul atenției (Engle, 2018; Fukuda & Vogel, 2011; Unsworth & Robison, 2017). Având în vedere rolul aparent al proceselor de atenție în medierea transferului îndepărtat al efectelor antrenamentului, este important să se măsoare aceste procese atunci când se evaluează eficacitatea ofWMT și a altor forme de antrenament cognitiv. De asemenea, va fi important pentru studiile viitoare să compare direct WMT adaptiv cu intervențiile care folosesc mecanisme adaptive pentru a antrena atenția, inhibiția sau alte abilități cognitive. Rezultatele noastre actuale indică faptul că metricile care cuantifică variabilitatea intra-individuală în timpul de răspuns vor fi utile pentru a determina eficacitatea relativă pe termen scurt și lung a diferitelor regimuri de antrenament.

Capacitatea parametrilor de variabilitate intra-individuală de a detecta diferențele individuale în controlul atenției ar putea explica asocierea pe care o găsim între ICV și apariția viitoare a beneficiilor pentru abilitățile academice și bunăstarea generală după WMT. Măsurile de variabilitate a timpului de răspuns intra-individual sunt măsuri sensibile și fiabile ale diferențelor individuale în procesele de control al atenției (MacDonald și colab., 2009; Saville și colab., 2011). Ele sunt adesea folosite ca indice al eficienței de alocare a atenției unui individ sau al gradului de fluctuație în controlul atenției în timpul performanței sarcinii (Bellgrove și colab., 2004; Isbell și colab., 2018; Kelly și colab., 2008; Stuss și colab., 2008; 2003; Unsworth, 2015). Variabilitatea intra-individuală a fost legată de măsurile de control cognitiv la copiii și adulții sănătoși, iar variabilitatea timpilor de răspuns măsurați într-o singură sarcină este corelată cu memoria de lucru și pe termen lung sau inteligența măsurată în sarcini separate (Bellgrove et al., 2004; Isbell și colab., 2018; Larson și Saccuzzo, 1989; Montez și colab., 2017; van Belle și colab., 2015). De asemenea, diferă între indivizii sănătoși și cei cu tulburare de hiperactivitate cu deficit de atenție (ADHD) (Castellanos și colab., 2005; Geurts și colab., 2008; Karalunas și colab., 2014; Kofler și colab., 2013; van Belle și colab. , 2015). Cu toate acestea, variabilitatea crescută a timpului de răspuns nu este unică pentru ADHD și este observată în diferite tulburări psihiatrice și neurologice (de exemplu, leziuni cerebrale traumatice, demență și schizofrenie), în care deficitele de atenție pot juca un rol important, deși mai puțin proeminent (Geurts et. colab., 2008; Haynes et al., 2017; Ilg et al., 2018; Kofler et al., 2013; MacDonald et al., 2006).

O variabilitate intra-individuală crescută este observată în mod obișnuit la rudele neafectate, precum și la pacienți, ceea ce indică faptul că poate capta factori de risc genetici sau de mediu comun pentru psihopatologiile actuale și viitoare (Adleman et al., 2014; Ilg et al., 2018; Karalunas). et al., 2014; Kuntsi et al., 2010; Stuss et al., 2003). O revizuire recentă a lui Haynes et al. evidențiază mai multe studii longitudinale la adulții în vârstă care au arătat că variabilitatea intra-individuală a timpilor de răspuns este asociată cu nivelurile viitoare de afectare cognitivă și mortalitate (Haynes et al., 2017). Astfel, rezultatele noastre actuale, împreună cu corpul de lucru existent indică faptul că măsurile de variabilitate intra-individuală sunt sensibile nu numai la funcția cognitivă și neurologică curentă, ci și asociate cu stabilitatea, îmbunătățirea sau declinul viitoare a acelor funcții.

Am descoperit că metricile variabilității intra-individuale pot detecta eficacitatea pe termen scurt și indică apariția unor beneficii pe termen lung ale intervențiilor de memorie de lucru care vizează îmbunătățirea abilităților cognitive și a performanței academice la copii. Am putut detecta diferențe semnificative între grupurile antrenate și cele neantrenate în variabilitatea timpului de răspuns intraindividual în timpul sarcinilor cognitive care cercetează memoria de lucru și atenția (N-Back și Flanker) direct după cinci săptămâni de WMT, în timp ce îmbunătățiri semnificative ale variabilității în timpul unei sarcini de inhibare a răspunsului (Go/ Nogo) nu a apărut decât luni mai târziu. Cu toate acestea, în concordanță cu capacitatea lor de a prognoza declinul cognitiv la vârstnici, am constatat că măsurile variabilității intra-individuale în sarcinile N-back și Go/Nogo calculate la sfârșitul antrenamentului au fost asociate cu îmbunătățiri ale abilităților academice și ale bunei generale. -fiind la copii pana la 1 an de la antrenament. În ambele sarcini, variabilitatea mai mică după antrenament a fost legată de scoruri viitoare mai bune la testele de abilități academice și punctele tari/slăbiciunile la clasă și comportamentul social. Rezultatele din datele ABCD sunt, de asemenea, în concordanță cu ideea că măsurile de variabilitate a performanței sunt asociate atât cu bunăstarea actuală, cât și cu cea viitoare, în special cu problemele comportamentale și cu IMC.

Rezultatele noastre sugerează că măsurile de variabilitate intra-individuală sunt utile în evaluarea eficacității intervenției. Cu toate acestea, mai trebuie abordate câteva întrebări importante. De exemplu, putem folosi indicatori de variabilitate intra-individuală pentru a determina când un individ a primit o doză suficientă de intervenție de antrenament? Dacă da, atunci am putea adapta cantitatea de instruire pentru fiecare persoană pentru a îmbunătăți compromisul cost-beneficiu inerent oricărui program de formare. O altă întrebare cheie pe care descoperirile noastre o ridică este ce tipuri de sarcini (de exemplu, cele care vizează memoria de lucru, atenția, schimbarea sarcinilor etc.) și măsurile de variabilitate intra-individuală sunt cele mai potrivite pentru a evalua rezultatele pe termen scurt și lung ale antrenamentului cognitiv. . Lucrările anterioare au cuantificat variabilitatea intra-individuală a timpilor de răspuns în mai multe moduri diferite (Geurts et al., 2008; Karalunas et al., 2014; van Ravenzwaaij et al., 2011). Am găsit diferențe semnificative în variabilitatea timpului de răspuns între grupurile de antrenament în atenția selectivă (Flanker), sarcinile de memorie de lucru (N-Back) și sarcinile de inhibare a răspunsului (Go/Nogo) folosind mai multe măsuri complementare de variabilitate. Cu toate acestea, pot exista diferențe în ceea ce privește măsura în care diferitele măsuri de variabilitate și/sau designul sarcinilor prezic apariția unor beneficii pentru anumite domenii ale performanței academice sau bunăstării generale pe termen lung. Această întrebare va fi important de abordat în studiile viitoare care colectează și calculează mai multe măsuri longitudinale în eșantioane mari de participanți.

Remarcăm câteva limitări potențiale ale acestei lucrări. O limitare potențială este că familiaritatea cu utilizarea dispozitivelor computerizate poate sta la baza diferențelor în variabilitatea timpului de răspuns între grupurile de control și de antrenament. Cu toate acestea, credem că acest lucru este puțin probabil, având în vedere că în studiul fMRI, grupul de antrenament a implementat răspunsurile în timpul antrenamentului cu un mouse, în timp ce în interiorul scanerului copiii au răspuns folosind o cutie de butoane adaptată la RMN. Mai mult, îmbunătățiri semnificative ale variabilității performanței în sarcina Go/Nogo nu au apărut decât la câteva luni după antrenament, sugerând că diferența se datorează dezvoltării ulterioare a abilităților cognitive, mai degrabă decât simplei familiarități cu acțiuni sau abilități motorii. În al doilea rând, studiul nostru inițial fMRI nu a inclus NBack sau Flanker la momentul inițial, așa că nu am putut controla performanța inițială în acele sarcini exacte.

Lipsa diferențelor între grupuri în orice alte măsuri pre-intervenție ale memoriei de lucru sau atenției sugerează că probabilitatea de eșecuri ale randomizării care să conducă la diferențe independente de antrenament în memoria de lucru sau atenție este foarte scăzută. Faptul că ne putem replica rezultatele din proba fMRI în proba BFHSW utilizând o sarcină Go/Nogo măsurată la momentul inițial și după intervenție indică în continuare că eșecul randomizării este o cauză puțin probabilă pentru rezultatele noastre originale. În cele din urmă, o limitare importantă este că datele noastre actuale nu ne pot spune dacă aceste efecte sunt specifice WMT adaptive per se sau dacă alte forme de antrenament cognitiv ar putea duce la beneficii similare. Rezultatele noastre privind variabilitatea RT sugerează că unele dintre beneficiile antrenamentului inițial sunt mediate de îmbunătățiri în controlul atenției. În timp ce controlul atenției și memoria de lucru sunt interdependente, ar trebui să fie posibil să se antreneze controlul atenției utilizând sarcini cognitive care impun solicitări limitate asupra memoriei de lucru pentru a distinge mai bine între cele două abilități. Determinarea celor mai bune tipuri și forme de antrenament cognitiv și, eventual, a modului de personalizare a antrenamentului pentru indivizi de diferite vârste sau abilități este un obiectiv important pentru cercetările viitoare.

5. CONCLUZIE

Mijloacele eficiente de îmbunătățire a abilităților cognitive au fost un obiectiv de lungă durată în multe discipline. Lucrările noastre actuale se adaugă la dovezile existente că adaptiveWMT poate aduce beneficii semnificative copiilor de vârstă școlară (Berger et al., 2020; Jones et al., 2020; Karbach et al., 2015; Titz & Karbach, 2014; Wass et al., 2014; 2012). În plus, oferă informații suplimentare asupra mecanismelor care stau la baza acestor beneficii. Împreună cu descoperirile recente ale lui Berger et al. (2020), subliniază, de asemenea, importanța includerii urmăririlor pe termen lung în orice evaluare a eficacității antrenamentului. Pe lângă datele de urmărire pe termen lung, demonstrăm utilitatea utilizării valorilor de variabilitate a timpului de răspuns ca indicator imediat al succesului intervenției. Relevanța practică a unui astfel de instrument de evaluare imediată nu trebuie trecută cu vederea, deoarece ar putea permite adaptarea intervențiilor de formare în termeni de durată sau conținut, fără a fi nevoie să așteptați ani de zile pentru datele de urmărire pentru a determina dacă vor apărea beneficii pe termen lung.

REFERINȚE

1. Achenbach, TM (1991) Manual pentru lista de verificare a comportamentului copilului/4-18 și profilul din 1991. Departamentul de Psihiatrie, Universitatea din Vermont.

2.Adleman, NE, Yi, JY, Deveney, CM, Guyer, AE, Leibenluft, E., & Brotman, MA (2014). Creșterea variabilității intrasubiecților în timpul de răspuns la preșcolarii neafectați cu risc familial de tulburare bipolară. Cercetări în psihiatrie, 30, 219(3), 687–689.

3. Ali, S., Macoun, SJ, Bedir, B. și MacDonald, SWS (2019). Variabilitatea intraindividuală la copii este legată de evaluările informatorilor privind atenția și funcția executivă. Jurnalul de neuropsihologie clinică și experimentală, 41(7), 740–748.

4. Astle, DE, Barnes, JJ, Baker, K., Colclough, GL și Woolrich, MW (2015). Antrenamentul cognitiv îmbunătățește conectivitatea intrinsecă a creierului în copilărie. Jurnalul de Neuroscience: Jurnalul oficial al Societății pentru Neuroscience, 35(16), 6277–6283.

5. Astle, DE și Scerif, G. (2011). Interacțiuni între atenție și memoria vizuală pe termen scurt (VSTM): Ce se poate învăța din diferențele individuale și de dezvoltare? Neuropsychologia, 49(6), 1435–1445.

6.Au, J., Sheehan, E., Tsai, N., Duncan, GJ, Buschkuehl, M. și Jaeggi, SM (2015). Îmbunătățirea inteligenței fluide cu antrenament privind memoria de lucru: o meta-analiză. Psychonomic Bulletin & Review, 22(2), 366–377.

6.Baddeley, A. (1996). Fracționarea memoriei de lucru. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 93(24), 13468–13472.

7.Baddeley, A. (2010). Memorie de lucru. Current Biology, 20(4), R136–R140.

8.Bellgrove, MA, Hester, R. și Garavan, H. (2004). Corelațiile neuroanatomice funcționale ale variabilității răspunsului: Dovezi dintr-o sarcină de inhibiție a răspunsului. Neuropsychologia, 42(14), 1910–1916.

9.Berger, EM, Fehr, E., Hermes, H., Schunk, D. și Winkel, K. Impactul antrenamentului memoriei de lucru asupra abilităților cognitive și noncognitive ale copiilor. Jurnalul electronic SSRN, https://doi.org/10.2139/ssrn.3622985

10.Bogg, T. și Lasecki, L. (2014). Câștiguri de încredere? Dovezi pentru proiecte cu putere redusă în studiile de transfer al antrenamentului memoriei de lucru la inteligența fluidă. Frontiere în psihologie, 5, 1589.

For more information:1950477648nn@gmail.com