Individuālas atšķirības uzdevumu izpildē pēc kognitīvās apmācības ir saistītas ar ilgtermiņa rezultātiem bērniem 2. daļa

2.7.2. Pusaudžu smadzeņu un kognitīvās attīstības (ABCD) pētījums

ABCD pētījums (https://abcdstudy.org, datu izlaišanas versija 3.0) ir garengriezuma, daudzcentru pētījums par bērnu kognitīvo un neirobioloģisko attīstību, sākot no 10 gadu vecuma, ar datiem par 11 878 bērniem. Šis pētījums ietver plašu standartizētu anketu un interviju klāstu, kas aptver gan vispārējo labklājību, gan klīniskos pasākumus. Turklāt dalībnieki veic vairākus kognitīvus uzdevumus, tostarp Nback uzdevumu (Casey et al., 2018). Mēs pārbaudījām, vai individuālā mainīgums, kas vēlreiz tika kvantificēts kā reakcijas laika variācijas koeficients, N-Back uzdevuma laikā bija saistīta ar rādītājiem bērnu uzvedības kontrolsarakstā (CBCL, Achenbach, 1991).

N-Back uzdevums ir uzdevums, ko plaši izmanto, lai pārbaudītu un apmācītu darba atmiņu. N-Back uzdevumā dalībniekiem ir jāatceras iepriekšējais stimuls, lai nākamajā uzdevumā pareizi atbildētu uz jautājumu. Pēdējos gados daudzi pētījumi ir parādījuši ciešu saistību starp šādiem uzdevumiem un atmiņas funkciju.

Pētījumā konstatēts, ka pēc N-Back uzdevumu apmācības dalībnieku darba atmiņas spējas uzlabosies. Darba atmiņai ir ļoti svarīga loma ikdienas dzīvē. Tas var mums palīdzēt apstrādāt informāciju un pieņemt lēmumus, vienlaikus palīdzot mums labāk izprast sarežģītu informāciju un labāk risināt problēmas.

Turklāt N-Back uzdevums palīdz uzlabot uzmanību un kognitīvo elastību. Trenējot darba atmiņu, dalībnieku smadzenes var labāk pielāgoties mainīgajai videi un uzdevumiem, kā arī labāk tikt galā ar sarežģītām problēmām un stresu.

Kopumā saistība starp N-Back uzdevumu un atmiņu ir ļoti cieša. Tāpat kā mums ir jāvingrina mūsu ķermenis, lai saglabātu labu veselību, mums ir jātrenē arī mūsu smadzenes, lai saglabātu izcilas kognitīvās un atmiņas funkcijas. Aktīvi iesaistoties N-Back uzdevumā, mēs varam uzlabot savu darba atmiņu, uzlabot uzmanību un elastību un tādējādi uzlabot mūsu kognitīvās spējas un domāšanas prasmes. Tāpēc mums aktīvi jāiesaistās N-Back uzdevumos, lai saglabātu veselīgas smadzenes un izcilas kognitīvās funkcijas. Var redzēt, ka mums jāuzlabo atmiņa. Cistanche deserticola var būtiski uzlabot atmiņu, jo Cistanche deserticola var regulēt arī neirotransmiteru līdzsvaru, piemēram, paaugstināt acetilholīna un augšanas faktoru līmeni. Šīs vielas ir ļoti svarīgas atmiņai un mācībām. Turklāt gaļa var arī uzlabot asinsriti un veicināt skābekļa piegādi, kas var nodrošināt, ka smadzenes saņem pietiekami daudz barības vielu un enerģijas, tādējādi uzlabojot smadzeņu vitalitāti un izturību.

Noklikšķiniet uz zināt 10 veidus, kā uzlabot atmiņu

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%) visos trīs pašlaik pieejamajos laika punktos un kuru ĶMI nokritās starp 1. un 99. procentili (ĶMI procentiles attiecīgi=13.3 un 35.0). Mēs ierobežojām ĶMI diapazonu, jo bija neliels mazākums (<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 REZULTĀTI

3.1. Uzvedības rezultāti

Bērni WMT sākotnēji neatšķīrās no bērniem CMP. Pirms jebkuras apmācības programmas sākuma visi dalībnieki tika novērtēti, izmantojot virkni testu, kas ietvēra vispārējo intelektu (modificētu Raven Matrices versiju), darba atmiņu (vizuālo, telpisko), kavēšanu (Go-NoGo uzdevums), skolas sniegumu ( ieskaitot lasīšanu, aritmētiku, ģeometriju utt.) un psiholoģiskās labklājības pārbaudes pasākumus (SDQ). Statistiskie salīdzinājumi starp abām grupām liecina, ka tie neatšķīrās nevienā no šiem bāzes rādītājiem (S1 tabula). Lai gan abās grupās sākotnēji nebija nekādu atšķirību nevienā mērījumā, ieskaitot kognitīvos uzdevumus, kas mēra darba atmiņu un uzmanības prasmes, mums nav bāzes mērījumu N-Back un Flanker uzdevumiem, par kuriem ziņots nākamajā sadaļā.

3.2. Precizitātes un reakcijas laika mainīguma konstatējumi

Kopumā bērnu grupa, kas pēc nejaušības principa tika iedalīta adaptīvajam WMT, N-Back un Flanker uzdevumu laikā reaģēja precīzāk un ar mazāku atbildes laiku mainīgumu dažādos izmēģinājumos nekā CMP (pilnu informāciju skatiet S2 un S3 papildu tabulās). aprakstošās statistikas un rezultātu kopums). WMT grupa precīzāk atbildēja Flanker uzdevumā gan kongruenta, gan nesaskaņotā izmēģinājumā. Uzdevumā N-Back bērni WMT grupā bija precīzāki nekā CMP grupā, veicot izmēģinājumus ar zemu darba atmiņu (0-1 atpakaļ), taču abas grupas būtiski neatšķīrās pētījumos ar augstu darba atmiņu ({{ 7}} atpakaļ).

Papildus labākai precizitātei bērniem, kuri saņēma adaptīvo WMT, bija arī mazāka reakcijas laika atšķirība indivīdā nekā bērniem CMP grupā (papildu tabulas S2 un S3). Mēs aprēķinājām iekšējo ICV kā intraindividuālo RT standartnovirzi / intraindividuālo RT vidējo. Bērni WMT grupā apmācības laikā izmantoja ārējās peles, nevis ar MRI saderīgu pogu lodziņu, ko izmantoja gan Flanker, gan N-back uzdevumu laikā, un tādējādi atbildes ierīces zināšanas nevar būt par iemeslu ICV atšķirībām dažādās grupās.

3.3. Difūzijas lēmumu modeļa analīze

Mēs pielāgojām DDM modeli bērnu uzvedībai Flanker uzdevumā, lai noteiktu mehānismus, kas izraisa atšķirības reakcijas laika mainīgumā starp ārstēšanas grupām. Izmantojot DDM, mēs varam noteikt, vai reakcijas laika mainīgumu nosaka (1) atšķirības nepieņemšanas laikā; (2) atšķirības robežās vai slieksnī, kas nosaka, kad ir pietiekami daudz pierādījumu, lai sniegtu vienu atbildi pret otru (bieži interpretē kā atbildes piesardzību); un/vai 3) novirzes rādītāji (ti, cik ātri un stingri tiek uzkrāti pierādījumi). Mēs sadalījām novirzes ātrumu divos komponentos, lai noteiktu bērnu jutīgumu pret attiecīgo informāciju no mērķa, salīdzinot ar nebūtisku informāciju no sāniem. Atbilstības ir apkopotas 3. tabulā un parāda, ka bērni WMT grupā bija jutīgāki pret informāciju, ko nes mērķa zivs (ti, tās virzienu), salīdzinot ar traucējošo zivi (aizmugurējā varbūtība=0,992) un tika izmantota. augstāks atbildes slieksnis (aizmugurējā varbūtība=0,952) nekā bērniem CMP. Šie DDM rezultāti atbilst tam, ka pēc WMT tiek pievērsta lielāka uzmanība ar uzdevumu saistītajām funkcijām.

Mēs arī simulējām atbildes no pielāgotā difūzijas lēmuma modeļa, lai pārbaudītu, vai tas var reproducēt reakcijas laika mainīguma modeļus, kas novēroti Flanker uzdevumā. Lai ģenerētu simulētas atbildes Flanker uzdevumā, mēs izmantojām katra dalībnieka vispiemērotākos DDM parametrus. Pēc tam mēs salīdzinājām simulētos reakcijas laikus dažādās grupās un atklājām, ka RT bija mazāk mainīgas simulētajiem aģentiem, izmantojot WMT dalībnieku parametrus, nekā simulētajiem aģentiem, pamatojoties uz CMP bērnu parametriem (S4 tabula). Tādējādi aprīkotais DDM var gan izskaidrot, gan radīt dažādus reakcijas laika mainīguma līmeņus abās grupās.

Papildus DDM uzstādīšanai mēs veicām arī post-hoc testu, lai pielāgotu bijušo Gausa sadalījumu katra bērna reakcijas laikam. Lai gan bijušais Gausa modelis neļauj izdarīt tāda paša veida mehāniskus secinājumus kā DDM, mēs to pielāgojam un ziņojam, lai atvieglotu salīdzināšanu ar iepriekš publicētiem dokumentiem, izmantojot šo metodi, lai kvantitatīvi noteiktu RT individuālās atšķirības. Šie bijušie Gausa rezultāti saskan ar ICV un DDM rezultātiem un norādīja, ka standarta novirzes (sigma) un eksponenciālie (tau) parametri atšķiras starp apmācīto darba atmiņu un CMP, bet nebija būtiskas atšķirības vidējos (mu) reakcijas laika sadalījumi (S5 tabula). Citiem vārdiem sakot, mainīgāki indivīdi nebija ticami ātrāki vai lēnāki, lai reaģētu kopumā. Drīzāk viņi bija nekonsekventāki veidā, kādā viņi izpildīja savas atbildes. Individuālā mainīgums bija ļoti korelēts starp N-Back un Flanker uzdevumiem (r=0.65, p {{10}}.0008, 95% TI [0.32, 0,84]).

Kopā uzvedības rezultātu modelis gan kognitīvos uzdevumos, gan vairākos papildu analīzes veidos liecina, ka adaptīvā WMT iejaukšanās, iespējams, ir palielinājusi bērnu spēju iesaistīties un saglabāt uzmanību ar uzdevumu saistīto informāciju vispārīgā jomā drīz pēc piecām nedēļām. apmācības bija pabeigtas.

3,4 fMRI rezultāti

Līdztekus labākai precizitātei WMT grupa uzrādīja lielāku aktivāciju, salīdzinot ar CMP, smadzeņu reģionos, kas ir daļa no uzmanības un kontroles tīkliem zemas darba atmiņas izmēģinājumu laikā. Tie ietvēra priekšējās-striatālās-talāmiskās sistēmas daļas, piemēram, labās astes, putamen, pallidum, talāmu, zemāko vidējo un augšējo frontālo giri, muguras priekšējo cingulātu un papildu motorisko garozu (S6 tabula, 1. attēls). Atbilstoši uzvedības konstatējumiem par līdzīgu precizitāti augstas darba atmiņas apstākļos, lielas darba atmiņas izmēģinājumu laikā nebija būtisku BOLD signāla atšķirību starp grupām. Flanker uzdevuma laikā mēs neatklājām nekādas būtiskas aktivitātes atšķirības atkarībā no WMT.

Turklāt mēs atklājām, ka ar uzdevumu saistītie BOLD signāla līmeņi reģionos, kuros bija lielāka aktivitāte grupā (sk. S2 attēlu), arī korelēja ar N-back uzdevuma individuālajiem variācijas koeficientiem un/vai precizitāti visiem dalībniekiem ( 1. attēls, apakšējā rinda). Ir sagaidāma zināma saistība ar precizitāti un iekšējo ICV šajos reģionos, ņemot vērā to, ka pastāv atšķirības starp indivīdiem. Tomēr aktivitāte dorsālā striatālā funkcionālajā ROI, kas aptver muguras astes un putamenu, bija būtiski saistīta ar individuālu mainīgumu pat pēc WMT stāvokļa ietekmes (koeficients=−0.25, p=0.004; 4. tabula). Līdzīgas, kaut arī ne nozīmīgas, tendences bija dorsolaterālajā prefrontālajā garozā (dlPFC) attiecībā uz individuālo mainīgumu un priekšējās cingulārās garozas / papildu motora apgabalā precizitātes noteikšanai (4. tabula).

3.5. Saistības starp kognitīvo uzdevumu izpildi pēc treniņa un pēcpārbaudes pasākumiem fMRI paraugā

Reakcijas laika mainīgums izskaidro ievērojamu papildu dispersiju turpmākajos SDQ rādītājos (standartizēts koeficients {{0}},32 ± 0,14), ģeometrija (standartizēts koeficients=−{{7). }},66 ± {{10}},23) un nolasījumu (standartizēts koeficients=-0,32 ± 0,14), ņemot vērā sākotnējos rādītājus šajos mēros un IQ (S7. tabula) . Tādējādi reakcijas laika mainīgums pēc 5 nedēļu apmācības bija saistīts ar turpmāku SDQ punktu un akadēmisko prasmju uzlabošanos, kas vēl nebija redzama tiešajos šo prasmju testos tajā pašā laika posmā. Turpretim nekādi pēcapmācības kognitīvo uzdevumu izpilde vai sākotnējie rādītāji nebija būtiski saistīti ar turpmākajiem aritmētiskajiem rādītājiem. Tādējādi mūsu izlasē individuālās atšķirības reakcijas laikā, kas izmērītas uzreiz pēc intervences, korelēja ar turpmāko sniegumu tajās pašās akadēmiskajās jomās, kuras Bergers un kolēģi iepriekš atklāja, ka tas ir uzlabojies 1 gadu pēc WMT neatkarīgā izlasē.

3.6. Konceptuāla saikne starp ICV pēc treniņa un turpmākajiem pasākumiem BFHSW izlasē.

Saskaņā ar mūsu rezultātiem fMRI paraugā ICV izmaiņas (pēc iejaukšanās pret iepriekšēju iejaukšanos) Go/Nogo uzdevuma laikā bija saistītas arī ar ģeometrijas un lasīšanas prasmju uzlabošanos 1 gadu pēc WMT neatkarīgajā BFHSW paraugā (1. un 2. tabula). , lai gan efekts lasīšanai neiztur Bonferroni korekciju vairākiem salīdzinājumiem. Ņemiet vērā, ka mūsu regresijas specifikācijā ir iekļauti regresori gan sākuma (W1), gan pēctreniņa (W2) Go/Nogo ICV, un šajā specifikācijā W2 Go/Nogo ICV koeficients atspoguļo veiktspējas izmaiņu ietekmi starp W1 un W2. . Tas pats attiecas uz turpmāko akadēmisko prasmju rādītāju izmantošanu kā atkarīgo mainīgo, iekļaujot pamata punktu skaitu kā neatkarīgu mainīgo regresijā.

Interesanti, ka, lai gan N-back ICV bija ievērojami atšķirīga starp WMT un kontroles grupām tūlīt pēc treniņa, būtiskas atšķirības Go/Nogo ICV parādījās tikai 12 mēnešus pēc treniņa (2. tabula). Šī aizkavētā Go/Nogo ICV nozīmīgu uzlabojumu parādīšanās atbilst Go/Nogo precizitātes uzlabojumu novēlotajai parādīšanās, par ko ziņo Berger et al. (2020). Lai gan tās vēl būtiski neatšķīrās dažādās ārstēšanas metodēs, Go/Nogo ICV izmaiņas no sākotnējā stāvokļa uz pēcapmācības līmeni joprojām paredzēja veiktspējas uzlabojumus nākotnē. Būtisks jautājums turpmākajiem pētījumiem ir noteikt, kuri kognitīvo uzdevumu veidi (piemēram, darba atmiņa, reakcijas kavēšana utt.) ir vispiemērotākie, lai novērtētu individuālās reakcijas laika vai precizitātes mainīgumu, lai prognozētu tālu nodošanas priekšrocību rašanos pēc darba. atmiņa vai citi treniņu režīmi.

3.7. Saistība starp ICV un labklājības rādītājiem ir vispārināta ABCD pētījumā

Mēs izmantojām datus no pirmajiem trim garengriezuma ABCD pētījuma viļņiem, lai pārbaudītu, vai sakarība, ko novērojām mūsu fMRI paraugā starp reakcijas laika mainīgumu N-back uzdevuma laikā un labklājības rādītājiem, tika vispārināta uz neatkarīgu un lielāku kopumu. bērniem. Mēs izmantojām datus par ĶMI un bērnu uzvedības kontrolsarakstu (CBCL) kā mūsu labklājības rādītājus ABCD pētījumā. Atšķirībā no mūsu fMRI un BFHSW pētījumiem ABCD pētījumā nav iekļauta WMT iejaukšanās. Tāpēc mēs izmantojām ABCD datus, lai pārbaudītu, vai pastāv būtiska saistība starp N-back ICV un pašreizējo labklājību, un, ja tā, vai šī saistība attiecas uz pirmā un otrā gada novērošanu šajā garengriezuma pētījumā.

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) rezultāti, kas atbilst fMRI parauga konstatējumiem.

Mēs salīdzinājām fiksētos un mijiedarbības modeļus, izmantojot savstarpējo apstiprināšanu, izmantojot Pareto izlīdzināto svarīguma izlasi (PSISLOO, Vehtari et al., 2017). Modeļu salīdzinājumi nedaudz deva priekšroku vienkāršākam fiksētam modelim bez sekošanas viļņu mijiedarbības, skaidrojot gan ĶMI (atšķirību paredzamajā log point-wise prognozētajā blīvumā (elpd) mijiedarbības modelim=−2.3, atšķirības standarta kļūda (SE).=1.6) un CBCL (elpd atšķirība=−2.6, SE = 1.9). Turklāt neviens mijiedarbības modelis neliecināja par sākotnējās N-back ICV skaidrojošā spēka samazināšanos labsajūtai 1- vai 2-gadu novērošanas apmeklējumos, salīdzinot ar sākotnējo stāvokli. Ja kaut kas, tad, cenšoties izskaidrot ĶMI, bija neliels ICV regresijas koeficienta pieaugums starp sākotnējo stāvokli un 2. gadu. Tādējādi ABCD datu rezultāti liecina, ka saistība starp N-back ICV un bērnu labklājību vispārinās visos labklājības mēros (SDQ, CBCL, ĶMI), un N-back ICV skaidrojošais spēks saglabājas vismaz 2 gadu pieredze un attīstība bez jebkādas kognitīvās apmācības iejaukšanās.

4 DISKUSIJA

Šajā pētījumā tika pētīts, kā neirokognitīvie mehānismi, kas ir pamatā adaptīvās WMT īstermiņa ietekmei sākumskolas vecuma bērniem, ir saistīti ar apmācības priekšrocībām, kas parādās mēnešus vai gadus pēc apmācības. Kopumā mūsu rezultāti liecina, ka papildus pašai darba atmiņai selektīvai un ilgstošai uzmanībai var būt vienlaikus priekšrocības piecu nedēļu apmācības laikā vai tieši pēc tās. Mēs parādām, ka individuālās atšķirības reakcijas laikā vairāku dažādu kognitīvo uzdevumu laikā var izmantot, lai noteiktu īstermiņa treniņu ietekmi bērniem, un ka šādi pasākumi var liecināt par noturīgumu un/vai tālejošu ieguvumu rašanos vairākus mēnešus vai gadus pēc apmācība ir pabeigta.

Mūsu atklājumi liecina, ka labāka uzmanība ir viens no adaptīvās WMT tūlītējiem rezultātiem. Tiek uzskatīts, ka darba atmiņas un uzmanības procesi ir cieši saistīti un savstarpēji atkarīgi (Astle & Scerif, 2011; D'Esposito & Postle, 2015; Engle, 2018; Eriksson et al., 2015; Gazzaley & Nobre, 2012; Unsworth & Robison, 2017). Wass et al., 2012). Lai gan tiem ir dažādi primārie mērķi, Flanker, Go/Nogo un N-Back uzdevumiem ir nepieciešama spēja saglabāt uzmanības fokusu visa uzdevuma laikā (noturīga uzmanība) un identificēt mērķa stimulus un filtrēt vai kavēt reakcijas uz nemērķi. stimuli (selektīva uzmanība). Neironu līmenī atšķirības starp WMT un CMP grupām tika konstatētas striatumā, kā arī sānu un mediālajā prefrontālajā garozā, kas ir smadzeņu reģioni, kas cita starpā atbalsta selektīvas un ilgstošas ​​uzmanības funkcijas (Frank et al., 2001). Mcnab & Klingberg, 2008; Zanto et al., 2011).

Šīs neironu atšķirības papildināja labāka signāla noteikšanas veiktspēja (ti, augstāka d-prime), samazināta individuālā reakcijas laika mainīgums un efektīvāka attiecīgās informācijas uzkrāšana (ti, augstāki DDM novirzes rādītāji) bērniem, kuri saņēma adaptīvo WMT. Visi šie uzvedības pasākumi ir saistīti un atkarīgi no uzmanības. Tāpēc, kopā ņemot, mūsu nervu un uzvedības rezultāti liecina, ka šajā pētījumā izmantotās programmas priekšrocības vismaz daļēji ir saistītas ar efektīvākiem uzmanības procesiem, kas noved pie konsekventas un efektīvas atbildes uz uzdevumiem vajadzīgās informācijas un samazina neatbilstošu, traucējošu stimulu apstrādi. .

Šie rezultāti sniedz papildu atbalstu apmācību ieguvumu pamatā esošo mehānismu teorijām. Iepriekšējo apmācības pētījumu metaanalīze secināja, ka Cogmed-RM adaptīvā WMT programma ietekmē uzmanību ikdienas dzīvē (Spencer-Smith & Klingberg, 2015). Efektīvāki uzmanības procesi, ko atklājām apmācības beigās, saskan ar iepriekšējiem rezultātiem un teorijām par tālu pārneses efektu pamatu arī pēc kognitīvās apmācības (Dahlin et al., 2008; Greenwood & Parasuraman, 2016; Morrison & Chein , 2011). Konkrētāk, šīs tālākās pārneses priekšrocības rodas, ja apmācītajām un pārneses prasmēm ir kopīgi pamata kognitīvie procesi. Ņemot vērā uzmanības svarīgo lomu kā priekšnoteikumu daudziem kognitīviem procesiem, tas varētu kalpot par pamatu tālejošai ietekmei pēc WMT.

Nesen tika pierādīts, ka adaptīvās WMT priekšrocības skolas vecuma bērniem, salīdzinot ar standarta apmācību klasē, parādās 6–12 mēnešu laikā (Berger et al., 2020). Sākotnējie uzmanības uzlabojumi var kalpot par pamatu vēlākām izmaiņām augstākos izziņas procesos, kas veicina labāku skolas sniegumu. Mūsu pašreizējie rezultāti liecina, ka uzmanības funkcijas varētu būt vienas no pirmajām, kas uzlabojas no šāda veida apmācībām un ka vēlāk radušās priekšrocības akadēmiskajām prasmēm un vispārējai labklājībai ir saistītas ar tūlītējiem uzmanības procesu uzlabojumiem. Nav pārsteidzoši, ka WMT ietekmētu arī uzmanības kontroli (piemēram, selektīvu uzmanību, ilgstošu uzmanību vai mērķtiecīgu uzmanības pārdali), ņemot vērā, ka šie procesi tiek uzskatīti par priekšnoteikumiem veiksmīgai darba atmiņas ieviešanai (Astle & Scerif, 2011; D'Esposito & Postle, 2015; Eriksson et al., 2015; Gazzaley & Nobre, 2012; Unsworth & Robison, 2017; Wass et al., 2012).

Ir arī pierādījumi, ka saistību starp darba atmiņas ietilpību un dažādām kognitīvajām un akadēmiskajām prasmēm daļēji nosaka kopīga paļaušanās uz uzmanības kontroli (Engle, 2018; Fukuda & Vogel, 2011; Unsworth & Robison, 2017). Ņemot vērā uzmanības procesu acīmredzamo lomu apmācības efektu tālākas nodošanas starpniecībā, ir svarīgi izmērīt šos procesus, novērtējot WMT un citu kognitīvās apmācības veidu efektivitāti. Turpmākajos pētījumos būs svarīgi arī tieši salīdzināt adaptīvo WMT ar intervencēm, kas izmanto adaptīvus mehānismus, lai apmācītu uzmanību, kavēšanu vai citas kognitīvās spējas. Mūsu pašreizējie rezultāti liecina, ka metrika, kas kvantitatīvi nosaka reakcijas laika mainīgumu indivīdā, būs noderīga, lai noteiktu dažādu apmācības režīmu relatīvo īstermiņa un ilgtermiņa efektivitāti.

Individuālās mainīguma metrikas spēja noteikt individuālas atšķirības uzmanības kontrolē varētu izskaidrot saistību, ko mēs atrodam starp ICV un turpmāko ieguvumu rašanos akadēmiskajām prasmēm un vispārējai labklājībai pēc WMT. Individuālās reakcijas laika mainīguma rādītāji ir jutīgi un uzticami individuālu atšķirību mērījumi uzmanības kontroles procesos (MacDonald et al., 2009; Saville et al., 2011). Tos bieži izmanto kā indivīda uzmanības sadales efektivitātes indeksu vai uzmanības kontroles svārstību pakāpi uzdevuma izpildes laikā (Bellgrove et al., 2004; Isbell et al., 2018; Kelly et al., 2008; Stuss et al., 2003; Unsworth, 2015). Individuālā mainīgums ir saistīts ar kognitīvās kontroles pasākumiem veseliem bērniem un pieaugušajiem, un vienā uzdevumā izmērītā reakcijas laika mainīgums ir saistīts ar darba un ilgtermiņa atmiņu vai intelektu, ko mēra atsevišķos uzdevumos (Bellgrove et al., 2004; Isbell et al., 2018; Larson & Saccuzzo, 1989; Montez et al., 2017; van Belle et al., 2015). Tas atšķiras arī veseliem indivīdiem un tiem, kuriem ir uzmanības deficīta un hiperaktivitātes traucējumi (ADHD) (Castellanos et al., 2005; Geurts et al., 2008; Karalunas et al., 2014; Kofler et al., 2013; van Belle et al.). , 2015). Tomēr palielināta reakcijas laika variabilitāte nav raksturīga tikai ADHD, un to novēro dažādu psihisku un neiroloģisku traucējumu gadījumā (piemēram, traumatisks smadzeņu bojājums, demence un šizofrēnija), kuros uzmanības deficītam var būt svarīga, kaut arī mazāk pamanāma loma (Geurts etal. al., 2008; Haynes et al., 2017; Ilg et al., 2018; Kofler et al., 2013; MacDonald et al., 2006).

Palielināta individuālā atšķirība parasti tiek novērota neskartiem radiniekiem, kā arī pacientiem, kas norāda, ka tā var aptvert kopīgus ģenētiskus vai vides riska faktorus pašreizējām un turpmākajām psihopatoloģijām (Adleman et al., 2014; Ilg et al., 2018; Karalunas et al., 2014; Kuntsi et al., 2010; Stuss et al., 2003). Nesenais Haynes et al pārskats. izceļ vairākus garengriezuma pētījumus gados vecākiem pieaugušajiem, kuri ir parādījuši, ka individuālā reakcijas laika mainīgums ir saistīts ar kognitīvo traucējumu un mirstības līmeni nākotnē (Haynes et al., 2017). Tādējādi mūsu pašreizējie rezultāti kopā ar esošo darbu liecina, ka individuālās mainīguma rādītāji ir jutīgi ne tikai pret pašreizējo kognitīvo un neiroloģisko funkciju, bet arī saistīti ar šo funkciju turpmāko stabilitāti, uzlabošanos vai samazināšanos.

Mēs noskaidrojām, ka individuālās mainīguma metrika var noteikt īstermiņa efektivitāti un liecina par ilgtermiņa ieguvumiem no darba atmiņas intervencēm, kuru mērķis ir uzlabot bērnu kognitīvās prasmes un akadēmisko sniegumu. Mēs varējām atklāt būtiskas atšķirības starp apmācītajām un neapmācītajām grupām individuālā reakcijas laika mainīgumā kognitīvo uzdevumu laikā, pārbaudot darba atmiņu un uzmanību (N-Back un Flanker), tieši pēc piecu nedēļu WMT, savukārt ievērojamus mainīguma uzlabojumus reakcijas kavēšanas uzdevuma laikā (Go/ Nogo) parādījās tikai mēnešus vēlāk. Neskatoties uz to, saskaņā ar viņu spēju prognozēt kognitīvo pasliktināšanos gados vecākiem cilvēkiem, mēs noskaidrojām, ka N-back un Go/Nogo uzdevumu individuālās mainīguma mērījumi, kas aprēķināti apmācības beigās, bija saistīti ar akadēmisko prasmju un vispārējās labklājības uzlabošanos. -būt bērniem līdz 1 gadam pēc treniņa. Abos uzdevumos mazāka pēcapmācības mainība bija saistīta ar labākiem turpmākajiem akadēmisko prasmju un stipro/ vājo pušu pārbaudēm klasē un sociālajā uzvedībā. ABCD datu rezultāti atbilst arī idejai, ka veiktspējas mainīguma rādītāji ir saistīti gan ar pašreizējo, gan ar nākotnes labklājību, īpaši ar uzvedības problēmām un ĶMI.

Mūsu rezultāti liecina, ka individuālās atšķirības rādītāji ir noderīgi, lai novērtētu intervences efektivitāti. Tomēr joprojām ir jāatrisina vairāki svarīgi jautājumi. Piemēram, vai mēs varam izmantot individuālās mainīguma metriku, lai noteiktu, kad indivīds ir saņēmis pietiekamu apmācību intervences devu? Ja tā, tad mēs varētu pielāgot apmācību apjomu katrai personai, lai uzlabotu izmaksu un ieguvumu kompromisus, kas raksturīgi jebkurai apmācības programmai. Vēl viens būtisks jautājums, ko uzdod mūsu atklājumi, ir tas, kādi uzdevumi (piemēram, tie, kuru mērķis ir darba atmiņa, uzmanība, uzdevumu maiņa utt.) un individuālas mainīguma mēri ir vislabāk piemēroti, lai novērtētu kognitīvās apmācības īstermiņa un ilgtermiņa rezultātus. . Iepriekšējais darbs ir kvantitatīvi novērtējis individuālās reakcijas laika mainīgumu vairākos dažādos veidos (Geurts et al., 2008; Karalunas et al., 2014; van Ravenzwaaij et al., 2011). Mēs atklājām būtiskas atšķirības reakcijas laika mainīgumā starp apmācību grupām selektīvās uzmanības (Flanker), darba atmiņas (N-Back) uzdevumos un reakcijas kavēšanas uzdevumos (Go / Nogo), izmantojot vairākus papildu mainīguma rādītājus. Tomēr var būt atšķirības attiecībā uz to, cik labi dažādie mainīguma rādītāji un/vai uzdevumu plānošana prognozē ieguvumu rašanos noteiktās akadēmiskās sasnieguma vai vispārējās labklājības jomās ilgtermiņā. Šo jautājumu būs svarīgi risināt turpmākajos pētījumos, kuros apkopo un aprēķina vairākus garengriezuma mērījumus lielos dalībnieku paraugos.

Mēs atzīmējam dažus iespējamos šī darba ierobežojumus. Viens no iespējamiem ierobežojumiem ir tas, ka zināšanas par datoru ierīču lietošanu var būt par pamatu atšķirībām reakcijas laika mainīgumā starp kontroles un apmācības grupām. Tomēr mēs uzskatām, ka tas ir maz ticams, ņemot vērā to, ka fMRI pētījumā apmācības grupa apmācības laikā īstenoja atbildes ar peli, savukārt skenera iekšpusē bērni atbildēja, izmantojot MRI pielāgotu pogu lodziņu. Turklāt ievērojami uzlabojumi veiktspējas mainīgumā Go/Nogo uzdevumā parādījās tikai mēnešus pēc apmācības, kas liecina, ka atšķirības cēlonis bija kognitīvo prasmju turpmāka attīstība, nevis vienkāršas darbības zināšanas vai motoriskās prasmes. Otrkārt, mūsu sākotnējā fMRI pētījumā sākotnēji nebija iekļauts NBack vai Flanker, tāpēc mēs nevarējām kontrolēt sākotnējo veiktspēju šajos konkrētajos uzdevumos.

Atšķirību trūkums starp grupām citos pirmsintervences darba atmiņas vai uzmanības pasākumos liecina, ka nejaušības neveiksmju iespējamība, kas izraisa no apmācības neatkarīgas darba atmiņas vai uzmanības atšķirības, ir ļoti zema. Fakts, ka mēs varam atkārtot savus rezultātus no fMRI parauga BFHSW paraugā, izmantojot Go/Nogo uzdevumu, kas mērīts sākotnējā stāvoklī un pēc iejaukšanās, vēl vairāk norāda, ka nejaušināšanas neveiksme ir maz ticams iemesls mūsu sākotnējiem rezultātiem. Visbeidzot, svarīgs ierobežojums ir tas, ka mūsu pašreizējie dati nevar mums pateikt, vai šie efekti ir raksturīgi adaptīvajam WMT per se, vai arī citi kognitīvās apmācības veidi var radīt līdzīgus ieguvumus. Mūsu rezultāti par RT mainīgumu liecina, ka daži no sākotnējās apmācības ieguvumiem ir saistīti ar uzmanības kontroles uzlabojumiem. Lai gan uzmanības kontrole un darba atmiņa ir savstarpēji saistītas, vajadzētu būt iespējai apmācīt uzmanības kontroli, izmantojot kognitīvos uzdevumus, kas rada ierobežotas prasības darba atmiņai, lai labāk atšķirtu abas prasmes. Svarīgs turpmāko pētījumu mērķis ir noteikt labākos kognitīvās apmācības veidus un formas un, iespējams, kā pielāgot apmācību dažāda vecuma vai spēju indivīdiem.

5 SECINĀJUMS

Efektīvi līdzekļi kognitīvo spēju uzlabošanai ir bijis ilgs mērķis daudzās disciplīnās. Mūsu pašreizējais darbs papildina esošos pierādījumus, ka adaptīvā WMT var ievērojami dot labumu skolas vecuma bērniem (Berger et al., 2020; Jones et al., 2020; Karbach et al., 2015; Titz & Karbach, 2014; Wass et al., 2012). Turklāt tas sniedz papildu ieskatu mehānismos, kas ir šo priekšrocību pamatā. Kopā ar jaunākajiem Bergera et al. (2020), tas arī uzsver, cik svarīgi ir iekļaut ilgtermiņa uzraudzību jebkurā apmācību efektivitātes novērtējumā. Papildus ilgtermiņa novērošanas datiem mēs demonstrējam reakcijas laika mainīguma metrikas izmantošanas lietderību kā tūlītēju intervences panākumu rādītāju. Nedrīkst aizmirst šāda tūlītēja novērtējuma instrumenta praktisko nozīmi, jo tas potenciāli ļautu pielāgot apmācības pasākumus ilguma vai satura ziņā, gadiem ilgi negaidot pēcpārbaudes datus, lai noteiktu, vai radīsies ilgtermiņa ieguvumi.

ATSAUCES

1. Ahenbach, TM (1991) Rokasgrāmata bērnu uzvedības kontrolsarakstam/4-18 un 1991. gada profils. Vērmontas Universitātes Psihiatrijas nodaļa.

2. Adleman, NE, Yi, JY, Deveney, CM, Guyer, AE, Leibenluft, E. un Brotman, MA (2014). Paaugstināta intrasubjekta reakcijas laika mainīgums neskartiem pirmsskolas vecuma bērniem, kuriem ir ģimenes risks saslimt ar bipolāriem traucējumiem. Psychiatry Research, 30, 219(3), 687–689.

3. Ali, S., Macoun, SJ, Bedir, B. un MacDonald, SWS (2019). Intraindividuālā variabilitāte bērniem ir saistīta ar informantu uzmanības un izpildfunkcijas vērtējumiem. Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology, 41(7), 740–748.

4. Astle, DE, Barnes, JJ, Baker, K., Colclough, GL, & Woolrich, MW (2015). Kognitīvā apmācība uzlabo iekšējo smadzeņu savienojamību bērnībā. The Journal of Neuroscience: Oficiālais žurnāls of the Society for Neuroscience, 35(16), 6277–6283.

5. Astle, DE un Scerif, G. (2011). Mijiedarbība starp uzmanību un vizuālo īstermiņa atmiņu (VSTM): ko var mācīties no individuālajām un attīstības atšķirībām? Neuropsychologia, 49(6), 1435–1445.

6.Au, J., Sheehan, E., Tsai, N., Duncan, GJ, Buschkuehl, M., & Jaeggi, SM (2015). Šķidruma intelekta uzlabošana, apmācot darba atmiņu: metaanalīze. Psychonomic Bulletin & Review, 22(2), 366–377.

6.Baddelijs, A. (1996). Darba atmiņas frakcionēšana. Proceedings of the National Academy of Sciences of America, 93(24), 13468–13472.

7.Baddelijs, A. (2010). Darba atmiņa. Current Biology, 20(4), R136–R140.

8.Bellgrove, MA, Hester, R., & Garavan, H. (2004). Reakcijas mainīguma funkcionālās neiroanatomiskās korelācijas: pierādījumi no reakcijas kavēšanas uzdevuma. Neuropsychologia, 42(14), 1910–1916.

9.Berger, EM, Fehr, E., Hermes, H., Schunk, D., & Winkel, K. Darba atmiņas apmācības ietekme uz bērnu kognitīvajām un nekognitīvajām prasmēm. SSRN elektroniskais žurnāls, https://doi.org/10.2139/ssrn.3622985

10. Bogg, T., & Lasecki, L. (2014). Uzticami ieguvumi? Pierādījumi par ievērojami nepietiekamu dizainu pētījumos par darba atmiņas apmācības pārnesi uz šķidruma intelektu. Frontiers in Psychology, 5, 1589.

For more information:1950477648nn@gmail.com