Vnútroindividuálna variabilita výkonu úloh po kognitívnom tréningu je spojená s dlhodobými výsledkami u detí 2. časť

2.7.2 Štúdia dospievajúceho mozgu a kognitívneho vývoja (ABCD).

Štúdia ABCD (https://abcdstudy.org, verzia údajov 3.0) je longitudinálna, multicentrická štúdia kognitívneho a neurobiologického vývoja detí od veku 10 rokov s údajmi o 11 878 deťoch. Táto štúdia zahŕňa širokú škálu štandardizovaných dotazníkov a rozhovorov pokrývajúcich všeobecnú pohodu a klinické merania. Okrem toho účastníci vykonávajú niekoľko kognitívnych úloh vrátane úlohy Nback (Casey et al., 2018). Testovali sme, či bola intraindividuálna variabilita, opäť kvantifikovaná ako variačný koeficient v časoch odozvy, počas úlohy N-Back spojená so skóre na kontrolnom zozname správania dieťaťa (CBCL, Achenbach, 1991).

Úloha N-Back je úloha, ktorá sa široko používa na testovanie a trénovanie pracovnej pamäte. V úlohe N-Back si účastníci musia zapamätať predchádzajúci podnet, aby správne odpovedali na otázku v nasledujúcej úlohe. V posledných rokoch mnohé štúdie preukázali úzky vzťah medzi takýmito úlohami a pamäťovou funkciou.

Štúdia zistila, že po tréningu úloh N-Back sa zlepší schopnosť pracovnej pamäte účastníkov. Pracovná pamäť zohráva v každodennom živote veľmi dôležitú úlohu. Môže nám pomôcť spracovať informácie a lepšie sa rozhodovať a zároveň nám pomôže lepšie pochopiť zložité informácie a lepšie riešiť problémy.

Úloha N-Back navyše pomáha zlepšiť pozornosť a kognitívnu flexibilitu. Trénovaním pracovnej pamäte sa mozgy účastníkov dokážu lepšie prispôsobiť meniacemu sa prostrediu a úlohám a lepšie zvládať zložité problémy a stres.

Vo všeobecnosti je vzťah medzi úlohou N-Back a pamäťou veľmi blízky. Rovnako ako potrebujeme cvičiť svoje telo, aby sme si udržali dobré zdravie, musíme trénovať aj naše mozgy, aby sme si udržali vynikajúce kognitívne a pamäťové funkcie. Aktívnym zapojením sa do úlohy N-Back môžeme zlepšiť našu pracovnú pamäť, zlepšiť našu pozornosť a flexibilitu, a tým zlepšiť naše kognitívne schopnosti a myslenie. Preto by sme sa mali aktívne venovať úlohám N-Back, aby sme si udržali zdravý mozog a vynikajúce kognitívne funkcie. Je vidieť, že si musíme zlepšiť pamäť. Cistanche deserticola môže výrazne zlepšiť pamäť, pretože Cistanche deserticola dokáže regulovať aj rovnováhu neurotransmiterov, ako je zvýšenie hladín acetylcholínu a rastových faktorov. Tieto látky sú veľmi dôležité pre pamäť a učenie. Okrem toho môže mäso zlepšiť aj prietok krvi a podporovať prísun kyslíka, čo môže zabezpečiť, že mozog dostane dostatok živín a energie, čím sa zlepší mozgová vitalita a vytrvalosť.

Kliknite na spoznajte 10 spôsobov, ako zlepšiť pamäť

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%) vo všetkých troch aktuálne dostupných časových bodoch a ktorých BMI kleslo medzi 1. a 99. percentil (percentily BMI=13,3 a 35,0, v tomto poradí). Obmedzili sme rozsah pre BMI, pretože tam bola malá menšina (<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 VÝSLEDKY

3.1 Výsledky správania

Deti vo WMT sa nelíšili od detí v CMP na začiatku. Pred začiatkom akéhokoľvek tréningového programu boli všetci účastníci hodnotení pomocou batérie testov, ktoré zahŕňali všeobecnú inteligenciu (upravená verzia Raven Matrices), pracovnú pamäť (vizuálnu, priestorovú), inhibíciu (úloha Go-NoGo), školský výkon ( vrátane čítania, aritmetiky, geometrie atď.) a skríningových opatrení psychologickej pohody (SDQ). Štatistické porovnania medzi týmito dvoma skupinami ukazujú, že sa nelíšili v žiadnom z týchto základných meraní (tabuľka S1). Zatiaľ čo tieto dve skupiny nevykazovali žiadne rozdiely v žiadnom meradle na začiatku, vrátane kognitívnych úloh merajúcich pracovnú pamäť a schopnosti pozornosti, nemáme základné merania pre úlohy N-Back a Flanker uvedené v nasledujúcej časti.

3.2 Zistenia presnosti a variability času odozvy

Celkovo skupina detí náhodne pridelených na podstúpenie adaptívneho WMT fungovala presnejšie a s menšou variabilitou medzi pokusmi v časoch odozvy počas úloh N-Back a Flanker ako deti v CMP (pozri doplnkové tabuľky S2 a S3 v plnom znení súbor popisných štatistík a výsledkov). Skupina WMT reagovala presnejšie v úlohe Flanker v kongruentných aj inkongruentných pokusoch. V úlohe N-Back boli deti v skupine WMT presnejšie ako deti v CMP v testoch s nízkou pracovnou pamäťou (0-1 späť), ale tieto dve skupiny sa významne nelíšili v testoch s vysokou pracovnou pamäťou ({{ 7}} späť).

Okrem lepšej presnosti deti, ktoré dostali adaptívne WMT, tiež vykazovali menšiu intraindividuálnu variabilitu v časoch odozvy ako deti v skupine CMP (doplnkové tabuľky S2 a S3). Intra-ICV sme vypočítali ako intraindividuálnu štandardnú odchýlku RT/intraindividuálnu priemernú hodnotu RT. Deti v skupine WMT používali externé myši počas tréningového zásahu skôr ako tlačidlový box kompatibilný s MRI používaný počas úloh Flanker a N-back, a preto znalosť zariadenia na odozvu nemôže byť zdrojom rozdielov v ICV medzi skupinami.

3.3 Analýza modelu rozhodovania o difúzii

Model DDM sme prispôsobili správaniu detí v úlohe Flanker, aby sme určili mechanizmy vedúce k rozdielom vo variabilite času odozvy medzi liečebnými skupinami. Pomocou DDM môžeme určiť, či je variabilita času odozvy poháňaná (1) rozdielmi v čase bez rozhodnutia; (2) rozdiely v hraniciach alebo prahových hodnotách určujúcich, kedy existuje dostatok dôkazov na uskutočnenie jednej reakcie oproti druhej (často interpretované ako opatrnosť pri reakcii); a/alebo (3) miery posunu (tj ako rýchlo a dôkladne sa zhromaždia dôkazy). Rozdelili sme mieru driftu na dve zložky, aby sme zmerali citlivosť detí na relevantné informácie z cieľa v porovnaní s irelevantnými informáciami z okrajov. Zhody sú zhrnuté v tabuľke 3 a ukazujú, že deti v skupine WMT boli citlivejšie na informácie prenášané cieľovou rybou (tj jej smer) v porovnaní s distraktorovou rybou (zadná pravdepodobnosť=0.992) a využívali vyšší prah odpovede (zadná pravdepodobnosť=0.952) ako deti v CMP. Tieto výsledky DDM sú v súlade s lepšou pozornosťou venovanou funkciám súvisiacim s úlohou po WMT.

Tiež sme simulovali reakcie z prispôsobeného modelu rozhodovania o difúzii, aby sme otestovali, či dokáže reprodukovať vzorce variability času odozvy pozorované pri úlohe Flanker. Na generovanie simulovaných odpovedí v úlohe Flanker sme použili parametre DDM každého účastníka, ktoré najlepšie sedia. Potom sme porovnali simulované časy odozvy medzi skupinami a zistili sme, že RT boli menej variabilné pre simulovaných agentov pomocou parametrov od účastníkov WMT ako pre simulovaných agentov na základe detských parametrov CMP (tabuľka S4). Takto prispôsobený DDM môže vysvetliť a vytvoriť rôzne úrovne variability času odozvy v týchto dvoch skupinách.

Okrem prispôsobenia DDM sme vykonali aj post-hoc test prispôsobenia ex-gaussovskej distribúcie časom odozvy každého dieťaťa. Aj keď ex-gaussovský model neumožňuje rovnaký typ mechanistických záverov ako DDM, hodíme a uvádzame ho, aby sme uľahčili porovnanie s predtým publikovanými prácami pomocou tejto metódy na kvantifikáciu intraindividuálnej variability v RT. Tieto ex-gaussovské výsledky sú v súlade s výsledkami ICV a DDM a naznačujú, že štandardná odchýlka (sigma) a exponenciálne (tau) parametre sa líšili medzi trénovanou pracovnou pamäťou a CMP, ale nebol významný rozdiel v priemeroch (mí) distribúcie času odozvy (tabuľka S5). Inými slovami, variabilnejší jedinci neboli celkovo spoľahlivo rýchlejší ani pomalší. Skôr boli nekonzistentnejšie v spôsobe, akým vykonali svoje odpovede. Vnútroindividuálna variabilita vysoko korelovala medzi úlohami N-Back a Flanker (r=0,65, p {{10}}.0008, 95 % CI [0,32, 0,84]).

Vzorec behaviorálnych výsledkov naprieč kognitívnymi úlohami a niekoľkými doplnkovými formami analýzy spoločne naznačujú, že adaptívna intervencia WMT mohla zvýšiť schopnosť detí zapájať sa a udržiavať pozornosť na informáciách relevantných pre danú oblasť všeobecným spôsobom krátko po piatich týždňoch. školenia boli ukončené.

3,4 výsledky fMRI

Spolu s lepšou presnosťou skupina WMT vykazovala zvýšenú aktiváciu v porovnaní s CMP v oblastiach mozgu, ktoré sú súčasťou sietí pozornosti a kontroly počas pokusov s nízkou pracovnou pamäťou. Patrili sem časti predných-striatálnych-talamických systémov, ako je pravý caudatus, putamen, pallidum, talamus, dolný stredný a horný frontálny gyri, dorzálny predný cingulát a doplnková motorická kôra (tabuľka S6, obrázok 1). V súlade s behaviorálnymi zisteniami podobnej presnosti v podmienkach vysokej pracovnej pamäte neboli žiadne významné rozdiely v signáli BOLD medzi skupinami počas pokusov s vysokou pracovnou pamäťou. Počas úlohy Flanker sme nezistili žiadne významné rozdiely v aktivite ako funkciu WMT.

Okrem toho sme zistili, že úrovne signálu BOLD súvisiace s úlohou v regiónoch, ktoré vykazovali väčšiu aktivitu v skupine (pozri obrázok S2), tiež korelovali s intraindividuálnymi variačnými koeficientmi a/alebo presnosťou úlohy N-back u všetkých účastníkov ( Obrázok 1, spodný riadok). Určitý vzťah k presnosti a intra-ICV v týchto oblastiach sa dá očakávať vzhľadom na to, že existujú skupinové rozdiely v intraindividuálnej variabilite. Avšak aktivita v dorzálnej striatálnej funkčnej ROI, zahŕňajúcej dorzálny caudatus a putamen, bola významne spojená s intraindividuálnou variabilitou aj po zohľadnení účinkov stavu WMT (koef=−0.25, p=0.004; tabuľka 4). V dorzolaterálnom prefrontálnom kortexe (dlPFC) pre intraindividuálnu variabilitu boli podobné, aj keď nie významné, trendy a pre presnosť v oblasti prednej cingulárnej kôry/doplnkovej motoriky (tabuľka 4).

3.5 Súvislosti medzi výkonom kognitívnych úloh po tréningu a následnými opatreniami vo vzorke fMRI

Variabilita času odozvy vysvetľuje významný dodatočný rozptyl v budúcich skóre SDQ (štandardizovaný koeficient. {{0}}.32 ± 0.14), geometria (štandardizovaný koeficient.=−{{7 }},66 ± {{10}}},23) a čítanie (štandardizovaný koeficient=−0,32 ± 0,14), po zohľadnení základných skóre v týchto mierach a IQ (tabuľka S7) . Variabilita času odozvy po 5 týždňoch školenia teda bola spojená s budúcim zlepšením skóre SDQ a akademických zručností, ktoré ešte neboli evidentné v priamych testoch týchto zručností v rovnakom časovom bode. Na rozdiel od toho žiadny výkon kognitívnych úloh po tréningu alebo základné merania neboli významne spojené s budúcimi aritmetickými skóre. V našej vzorke teda intraindividuálna variabilita v časoch odozvy meraná hneď po intervencii korelovala s budúcim výkonom v rovnakých akademických doménach, o ktorých Berger a kolegovia predtým zistili, že sa zlepšili 1 rok po WMT v nezávislej vzorke.

3.6 Koncepčná replikácia asociácie medzi post-tréningovým ICV a následnými opatreniami vo vzorke BFHSW

V súlade s našimi výsledkami vo vzorke fMRI boli zmeny v ICV (po verzus pred intervenciou) počas úlohy Go/Nogo tiež spojené so zlepšením geometrie a čitateľských zručností 1 rok po WMT v nezávislej vzorke BFHSW (tabuľky 1 a 2) , hoci účinok na čítanie neprežije Bonferroniho korekciu pre viacnásobné porovnania. Všimnite si, že naša špecifikácia regresie zahŕňa regresory pre základnú (W1) aj potréningovú (W2) Go/Nogo ICV a v tejto špecifikácii koeficient pre W2 Go/Nogo ICV predstavuje vplyv zmeny výkonu medzi W1 a W2. . To isté platí pre použitie budúcich skóre akademických zručností ako závislej premennej pri zahrnutí základného skóre ako nezávislej premennej do regresie.

Je zaujímavé, že zatiaľ čo N-back ICV bol výrazne odlišný medzi WMT a kontrolnými skupinami tesne po tréningu, významné rozdiely v Go/Nogo ICV sa objavili až 12 mesiacov po tréningu (tabuľka 2). Tento oneskorený výskyt významných zlepšení v Go/Nogo ICV je v súlade s oneskoreným objavením sa zlepšení presnosti Go/Nogo, ktoré uvádza Berger a kol. (2020). Aj keď sa zatiaľ výrazne nelíšili medzi liečbami, zmeny v Go/Nogo ICV od základnej línie po post-tréningovú stále predpovedali budúce zlepšenia výkonnosti. Relevantnou otázkou pre budúci výskum je určiť, ktoré typy kognitívnych úloh (napr. pracovná pamäť, inhibícia odozvy atď.) sú najvhodnejšie na vyhodnotenie intraindividuálnej variability v čase odozvy alebo presnosti na predpovedanie vzniku prínosov pre ďalekonosy po práci. pamäť alebo iné tréningové režimy.

3.7 Súvislosť medzi ICV a mierami blahobytu zovšeobecňuje na štúdiu ABCD

Použili sme údaje z prvých troch vĺn longitudinálnej štúdie ABCD, aby sme otestovali, či vzťah, ktorý sme pozorovali v našej vzorke fMRI medzi variabilitou času odozvy počas úlohy N-back a mierami blahobytu, bol zovšeobecnený na nezávislý a väčší súbor deti. V štúdii ABCD sme použili údaje o BMI a skóre na kontrolnom zozname správania dieťaťa (CBCL) ako meranie pohody. Na rozdiel od našich štúdií fMRI a BFHSW štúdia ABCD nezahŕňa intervenciu WMT. Preto sme použili údaje ABCD na testovanie, či existuje významná súvislosť medzi N-back ICV a súčasným blahobytom, a ak áno, či tento vzťah platí počas prvého a druhého roku sledovania v tejto dlhodobej štúdii.

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) skóre v súlade so zisteniami vo vzorke fMRI.

Porovnali sme fixné a interakčné modely pomocou krížovej validácie vynechania s vyhladením Pareto s vyhladeným vzorkovaním dôležitosti (PSISLOO, Vehtari et al., 2017). Porovnania modelov mierne uprednostňovali jednoduchší pevný model bez následných interakcií vĺn pri vysvetľovaní oboch BMI (rozdiel v očakávanej log pointwise prediktívnej hustote (elpd) pre model interakcie=−2,3, štandardná chyba (SE) rozdielu=1.6) a CBCL (rozdiel elpd=−2.6, SE = 1.9). Navyše ani jeden interakčný model nenaznačoval zníženie vysvetľovacej schopnosti východiskovej N-back ICV pre pohodu pri 1- alebo 2--ročných následných návštevách v porovnaní s východiskovou hodnotou. Ak vôbec niečo, došlo k miernemu zvýšeniu regresného koeficientu pre ICV medzi východiskovým stavom a rokom 2 pri snahe vysvetliť BMI. Výsledky z údajov ABCD teda ukazujú, že vzťah medzi N-back ICV a blahobytom detí zovšeobecňuje naprieč mierami blahobytu (SDQ, CBCL, BMI) a vysvetľujúca sila N-back ICV pretrváva prinajmenšom 2 roky skúseností a rozvoja bez akejkoľvek intervencie kognitívneho tréningu.

4. DISKUSIA

Táto štúdia skúmala, ako sa neurokognitívne mechanizmy, ktoré sú základom krátkodobého vplyvu adaptívneho WMT u detí základných škôl, týkajú tréningových výhod, ktoré sa objavia mesiace alebo roky po tréningu. Celkovo naše výsledky naznačujú, že okrem samotnej pracovnej pamäte môžu existovať súbežné výhody selektívnej a trvalej pozornosti počas alebo priamo po piatich týždňoch tréningu. Ukázali sme, že intraindividuálna variabilita v časoch odozvy počas niekoľkých rôznych kognitívnych úloh sa môže použiť na zistenie krátkodobých tréningových účinkov u detí a že takéto opatrenia môžu naznačovať pretrvávanie a/alebo objavenie sa ďalekonosných výhod mesiace až roky po školenie je ukončené.

Naše zistenia naznačujú, že medzi okamžité výsledky adaptívneho WMT patrí lepšia pozornosť. Procesy pracovnej pamäte a pozornosti sa považujú za úzko prepojené a vzájomne závislé (Astle & Scerif, 2011; D'Esposito & Postle, 2015; Engle, 2018; Eriksson a kol., 2015; Gazzaley & Nobre, 2012; Unsworth & Robison, 2017 Wass a kol., 2012). Hoci majú rôzne primárne ciele, úlohy Flanker, Go/Nogo a N-Back vyžadujú schopnosť udržať pozornosť počas celej úlohy (trvalá pozornosť) a identifikovať cieľové podnety a odfiltrovať alebo inhibovať reakcie na necielené. podnety (selektívna pozornosť). Na nervovej úrovni boli rozdiely medzi skupinami WMT a CMP zistené v striate, ako aj v laterálnych a mediálnych prefrontálnych kôrach, čo sú oblasti mozgu, ktoré okrem iného podporujú funkcie selektívnej a trvalej pozornosti (Frank et al., 2001 Mcnab & Klingberg, 2008; Zanto a kol., 2011).

Tieto nervové rozdiely boli sprevádzané lepším výkonom detekcie signálu (tj vyšší d-prime), zníženou intraindividuálnou variabilitou v časoch odozvy a efektívnejšou akumuláciou relevantných informácií (tj vyššia miera driftu DDM) u detí, ktoré dostali adaptívne WMT. Všetky tieto behaviorálne opatrenia súvisia a závisia od pozornosti. Preto naše neurálne a behaviorálne výsledky spolu naznačujú, že výhody programu použitého v tejto štúdii sú aspoň čiastočne sprostredkované efektívnejšími procesmi pozornosti vedúcimi ku konzistentným a efektívnym reakciám na informácie relevantné pre úlohu a zníženému spracovaniu irelevantných, rušivých podnetov. .

Tieto výsledky poskytujú ďalšiu podporu teóriám mechanizmov, ktoré sú základom prínosov školenia. Metaanalýza predchádzajúcich tréningových štúdií dospela k záveru, že adaptívny program WMT Cogmed-RM má vplyv na pozornosť v každodennom živote (Spencer-Smith & Klingberg, 2015). Efektívnejšie procesy pozornosti, ktoré sme zaznamenali na konci tréningu, sú v súlade s predchádzajúcimi výsledkami a teóriami o základoch ďaleko prenosových efektov aj po kognitívnom tréningu (Dahlin et al., 2008; Greenwood & Parasuraman, 2016; Morrison & Chein , 2011). Konkrétne sa tieto ďalekonosné výhody vyskytujú, keď trénované a prenosové zručnosti zdieľajú spoločné základné kognitívne procesy. Vzhľadom na dôležitú úlohu pozornosti ako predpokladu mnohých kognitívnych procesov by mohla slúžiť ako základ pre ďalekonosné účinky po WMT.

Nedávno sa ukázalo, že výhody adaptívneho WMT u detí v školskom veku v porovnaní so štandardnou výučbou v triede sa objavujú v priebehu 6–12 mesiacov (Berger et al., 2020). Počiatočné zlepšenia pozornosti môžu slúžiť ako lešenie pre neskoršie zmeny vo vyšších kognitívnych procesoch, ktoré uľahčujú lepší školský výkon. Naše súčasné výsledky naznačujú, že funkcie pozornosti môžu byť medzi prvými, ktoré sa pri tomto type tréningu zlepšia, a že neskoršie objavené prínosy pre akademické zručnosti a všeobecnú pohodu sú spojené s okamžitým zlepšením procesov pozornosti. Nie je prekvapujúce, že WMT by ovplyvnilo aj kontrolu pozornosti (napr. selektívnu pozornosť, trvalú pozornosť alebo prerozdelenie pozornosti zameranú na cieľ), keďže sa predpokladá, že tieto procesy sú predpokladom úspešnej implementácie pracovnej pamäte (Astle & Scerif, 2011; D'Esposito & Postle, 2015; Eriksson a kol., 2015; Gazzaley & Nobre, 2012; Unsworth & Robison, 2017; Wass a kol., 2012).

Existujú tiež dôkazy, že asociácie medzi kapacitou pracovnej pamäte a rôznymi kognitívnymi a akademickými zručnosťami sú čiastočne sprostredkované spoločným spoliehaním sa na kontrolu pozornosti (Engle, 2018; Fukuda & Vogel, 2011; Unsworth & Robison, 2017). Vzhľadom na zjavnú úlohu procesov pozornosti pri sprostredkovaní vzdialeného prenosu tréningových účinkov je dôležité merať tieto procesy pri hodnotení účinnosti WMT a iných foriem kognitívneho tréningu. Pre budúce štúdie bude tiež dôležité priamo porovnávať adaptívne WMT s intervenciami, ktoré využívajú adaptívne mechanizmy na trénovanie pozornosti, inhibície alebo iných kognitívnych schopností. Naše súčasné výsledky naznačujú, že metriky kvantifikujúce intraindividuálnu variabilitu v čase odozvy budú užitočné pri určovaní relatívnej krátkodobej a dlhodobej účinnosti rôznych tréningových režimov.

Schopnosť metrík intraindividuálnej variability odhaliť individuálne rozdiely v kontrole pozornosti by mohla vysvetliť súvislosť, ktorú nachádzame medzi ICV a budúcim prínosom pre akademické zručnosti a všeobecný blahobyt po WMT. Vnútroindividuálne metriky variability času odozvy sú citlivými a spoľahlivými mierami individuálnych rozdielov v procesoch kontroly pozornosti (MacDonald et al., 2009; Saville et al., 2011). Často sa používajú ako index efektívnosti alokácie pozornosti jednotlivca alebo stupňa kolísania kontroly pozornosti počas plnenia úloh (Bellgrove a kol., 2004; Isbell a kol., 2018; Kelly a kol., 2008; Stuss a kol., 2003; Unsworth, 2015). Vnútroindividuálna variabilita bola spojená s mierami kognitívnej kontroly u zdravých detí a dospelých a variabilita v časoch odozvy meraných v jednej úlohe koreluje s pracovnou a dlhodobou pamäťou alebo inteligenciou meranou v samostatných úlohách (Bellgrove et al., 2004; Isbell a kol., 2018; Larson & Saccuzzo, 1989; Montez a kol., 2017; van Belle a kol., 2015). Líši sa aj medzi zdravými jedincami a osobami s poruchou pozornosti s hyperaktivitou (ADHD) (Castellanos a kol., 2005; Geurts a kol., 2008; Karalunas a kol., 2014; Kofler a kol., 2013; van Belle a kol. , 2015). Zvýšená variabilita času odozvy však nie je jedinečná len pre ADHD a je pozorovaná pri rôznych psychiatrických a neurologických poruchách (napr. traumatické poranenie mozgu, demencia a schizofrénia), v ktorých môžu hrať deficity pozornosti dôležitú, aj keď menej výraznú úlohu (Geurts et al., 2008; Haynes a kol., 2017; Ilg a kol., 2018; Kofler a kol., 2013; MacDonald a kol., 2006).

Zvýšená intraindividuálna variabilita sa bežne pozoruje u nepostihnutých príbuzných, ako aj u pacientov, čo naznačuje, že môže zachytávať spoločné genetické alebo environmentálne rizikové faktory pre súčasné a budúce psychopatológie (Adleman a kol., 2014; Ilg a kol., 2018; Karalunas a kol., 2014; Kuntsi a kol., 2010; Stuss a kol., 2003). Nedávny prehľad od Haynesa a kol. zdôrazňuje niekoľko dlhodobých štúdií u starších dospelých, ktoré ukázali, že intraindividuálna variabilita v časoch odozvy je spojená s budúcimi úrovňami kognitívneho poškodenia a úmrtnosti (Haynes a kol., 2017). Naše súčasné výsledky spolu s existujúcimi prácami teda naznačujú, že merania intraindividuálnej variability sú citlivé nielen na súčasné kognitívne a neurologické funkcie, ale súvisia aj s budúcou stabilitou, zlepšením alebo poklesom týchto funkcií.

Zistili sme, že intraindividuálne metriky variability dokážu zistiť krátkodobú účinnosť a svedčia o objavení sa dlhodobých prínosov intervencií pracovnej pamäte zameraných na zlepšenie kognitívnych schopností a akademického výkonu u detí. Podarilo sa nám odhaliť významné rozdiely medzi trénovanými a netrénovanými skupinami v intraindividuálnej variabilite času odozvy počas kognitívnych úloh skúmajúcich pracovnú pamäť a pozornosť (N-Back a Flanker) priamo po piatich týždňoch WMT, zatiaľ čo významné zlepšenia variability počas úlohy inhibície odozvy (Go/ Nogo) sa objavil až po mesiacoch. Napriek tomu, v súlade s ich schopnosťou predpovedať kognitívny pokles u starších ľudí, sme zistili, že miery intraindividuálnej variability v úlohách N-back a Go/Nogo vypočítané na konci školenia boli spojené so zlepšením akademických zručností a všeobecnej pohody. -byť u detí do 1 roka po tréningu. Naprieč oboma úlohami nižšia variabilita po absolvovaní školenia súvisela s lepšími budúcimi výsledkami v testoch akademických zručností a silných/slabých stránok v triede a sociálnom správaní. Výsledky z údajov ABCD sú tiež v súlade s myšlienkou, že miery variability výkonu sú spojené so súčasným aj budúcim blahobytom, konkrétne s problémami správania a BMI.

Naše výsledky naznačujú, že merania intraindividuálnej variability sú užitočné pri hodnotení účinnosti intervencie. Stále je však potrebné vyriešiť niekoľko dôležitých otázok. Môžeme napríklad použiť intraindividuálne metriky variability na určenie, kedy jednotlivec dostal dostatočnú dávku tréningového zásahu? Ak áno, potom by sme mohli prispôsobiť množstvo školenia každej osobe, aby sme zlepšili kompromisy medzi nákladmi a prínosmi, ktoré sú vlastné každému školiacemu programu. Ďalšou kľúčovou otázkou, ktorú naše zistenia vyvolávajú, je, aké typy úloh (napr. úlohy zamerané na pracovnú pamäť, pozornosť, prepínanie úloh atď.) a miery intraindividuálnej variability sú najvhodnejšie na hodnotenie krátkodobých a dlhodobých výsledkov kognitívneho tréningu. . Predchádzajúca práca kvantifikovala intraindividuálnu variabilitu v časoch odozvy niekoľkými rôznymi spôsobmi (Geurts a kol., 2008; Karalunas a kol., 2014; van Ravenzwaaij a kol., 2011). Zistili sme signifikantné rozdiely vo variabilite času odozvy medzi tréningovými skupinami v úlohách selektívnej pozornosti (Flanker), úloh pracovnej pamäte (N-Back) a úloh inhibície odozvy (Go/Nogo) pomocou niekoľkých doplnkových meraní variability. Môžu však existovať rozdiely v tom, ako dobre rôzne miery variability a/alebo návrhy úloh predpovedajú vznik prínosov pre konkrétne oblasti akademického výkonu alebo všeobecného blahobytu z dlhodobého hľadiska. Túto otázku bude dôležité riešiť v budúcich štúdiách, ktoré zhromažďujú a počítajú viaceré dlhodobé merania na veľkých vzorkách účastníkov.

Všimli sme si niekoľko potenciálnych obmedzení tejto práce. Jedným z možných obmedzení je, že oboznámenie sa s používaním počítačových zariadení môže byť základom rozdielov vo variabilite času odozvy medzi kontrolnými a tréningovými skupinami. Myslíme si však, že je to nepravdepodobné vzhľadom na to, že v štúdii fMRI tréningová skupina implementovala reakcie počas tréningu s myšou, zatiaľ čo vo vnútri skenera deti reagovali pomocou MRI-adaptovaného tlačidla. Okrem toho sa významné zlepšenia variability výkonu v úlohe Go/Nogo neobjavili až do niekoľkých mesiacov po tréningu, čo naznačuje, že rozdiel bol spôsobený skôr ďalším rozvojom kognitívnych zručností než jednoduchou znalosťou akcie alebo motorickými schopnosťami. Po druhé, naša počiatočná štúdia fMRI nezahŕňala NBack alebo Flanker na začiatku, takže sme nemohli kontrolovať základný výkon v týchto presných úlohách.

Neexistencia rozdielov medzi skupinami v akýchkoľvek iných predintervenčných meraniach pracovnej pamäte alebo pozornosti naznačuje, že pravdepodobnosť náhodných zlyhaní vedúcich k rozdielom v pracovnej pamäti alebo pozornosti nezávislým od tréningu je veľmi nízka. Skutočnosť, že môžeme replikovať naše výsledky zo vzorky fMRI vo vzorke BFHSW pomocou úlohy Go/Nogo meranej na začiatku a po intervencii, ďalej naznačuje, že zlyhanie randomizácie je nepravdepodobnou príčinou našich pôvodných výsledkov. Napokon dôležitým obmedzením je, že naše súčasné údaje nám nemôžu povedať, či sú tieto účinky špecifické pre adaptívny WMT ako taký, alebo či iné formy kognitívneho tréningu môžu viesť k podobným výhodám. Naše výsledky o variabilite RT naznačujú, že niektoré výhody počiatočného tréningu sú sprostredkované zlepšením kontroly pozornosti. Zatiaľ čo kontrola pozornosti a pracovná pamäť sú vzájomne prepojené, malo by byť možné trénovať kontrolu pozornosti pomocou kognitívnych úloh, ktoré kladú obmedzené nároky na pracovnú pamäť, aby bolo možné tieto dve zručnosti lepšie rozlíšiť. Stanovenie najlepších typov a foriem kognitívneho tréningu a potenciálne ako prispôsobiť tréning pre jednotlivcov rôzneho veku alebo schopností je dôležitým cieľom budúceho výskumu.

5. ZÁVER

Efektívne prostriedky na zlepšenie kognitívnych schopností sú dlhodobým cieľom v mnohých disciplínach. Naša súčasná práca pridáva k existujúcim dôkazom, že adaptívne WMT môže významne prospieť deťom v školskom veku (Berger a kol., 2020; Jones a kol., 2020; Karbach a kol., 2015; Titz & Karbach, 2014; Wass a kol., 2012). Okrem toho poskytuje ďalšie informácie o mechanizmoch, ktoré sú základom týchto výhod. Spolu s nedávnymi zisteniami Bergera a kol. (2020), tiež zdôrazňuje dôležitosť zahrnutia dlhodobých sledovaní do akéhokoľvek hodnotenia účinnosti školenia. Okrem údajov z dlhodobého sledovania demonštrujeme užitočnosť použitia metrík variability času odozvy ako okamžitého indikátora úspechu intervencie. Praktický význam takéhoto nástroja okamžitého hodnotenia by sa nemal prehliadať, pretože by potenciálne mohol umožniť prispôsobenie vzdelávacích zásahov z hľadiska trvania alebo obsahu bez toho, aby bolo potrebné roky čakať na následné údaje, aby sa určilo, či sa objavia dlhodobé prínosy.

LITERATÚRA

1. Achenbach, TM (1991) Manuál pre kontrolný zoznam správania dieťaťa/4-18 a profil z roku 1991. Katedra psychiatrie, University of Vermont.

2. Adleman, NE, Yi, JY, Deveney, CM, Guyer, AE, Leibenluft, E., & Brotman, MA (2014). Zvýšená vnútrosubjektová variabilita v čase odozvy u nepostihnutých predškolákov s rodinným rizikom bipolárnej poruchy. Psychiatry Research, 30, 219 (3), 687–689.

3. Ali, S., Macoun, SJ, Bedir, B. a MacDonald, SWS (2019). Intraindividuálna variabilita u detí súvisí s informátorskými hodnoteniami pozornosti a výkonných funkcií. Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology, 41 (7), 740–748.

4. Astle, DE, Barnes, JJ, Baker, K., Colclough, GL, & Woolrich, MW (2015). Kognitívny tréning zvyšuje vnútornú konektivitu mozgu v detstve. The Journal of Neuroscience: Oficiálny časopis Spoločnosti pre neurovedu, 35(16), 6277–6283.

5. Astle, DE a Scerif, G. (2011). Interakcie medzi pozornosťou a vizuálnou krátkodobou pamäťou (VSTM): Čo sa dá naučiť z individuálnych a vývojových rozdielov? Neuropsychologia, 49(6), 1435–1445.

6.Au, J., Sheehan, E., Tsai, N., Duncan, GJ, Buschkuehl, M., & Jaeggi, SM (2015). Zlepšenie fluidnej inteligencie tréningom pracovnej pamäte: metaanalýza. Psychonomic Bulletin & Review, 22(2), 366–377.

6.Baddeley, A. (1996). Frakcionácia pracovnej pamäte. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 93(24), 13468–13472.

7.Baddeley, A. (2010). Pracovná pamäť. Aktuálna biológia, 20(4), R136–R140.

8.Bellgrove, MA, Hester, R., & Garavan, H. (2004). Funkčné neuroanatomické koreláty variability odozvy: Dôkaz z úlohy inhibície odozvy. Neuropsychologia, 42 (14), 1910–1916.

9.Berger, EM, Fehr, E., Hermes, H., Schunk, D., & Winkel, K. Vplyv tréningu pracovnej pamäte na kognitívne a nonkognitívne schopnosti detí. SSRN Electronic Journal, https://doi.org/10.2139/ssrn.3622985

10.Bogg, T., & Lasecki, L. (2014). Spoľahlivé zisky? Dôkazy o výrazne nedostatočných návrhoch v štúdiách prenosu tréningu pracovnej pamäte na fluidnú inteligenciu. Hranice v psychológii, 5, 1589.

For more information:1950477648nn@gmail.com