Face–name association learning in early Alzheimer's disease: A comparison of learning methods and their underlying mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
This study compared the efficacy of five learning methods in the acquisition of face-name associations in early dementia of Alzheimer type (AD). The contribution of error production and implicit memory to the efficacy of each method was also examined. Fifteen participants with early AD and 15 matched controls were exposed to five learning methods: spaced retrieval, vanishing cues, errorless, and two trial-and-error methods, one with explicit and one with implicit memory task instructions. Under each method, participants had to learn a list of five face-name associations, followed by free recall, cued recall and recognition. Delayed recall was also assessed. For AD, results showed that all methods were efficient but there were no significant differences between them. The number of errors produced during the learning phases varied between the five methods but did not influence learning. There were no significant differences between implicit and explicit memory task instructions on test performances. For the control group, there were no differences between the five methods. Finally, no significant correlations were found between the performance of the AD participants in free recall and their cognitive profile, but generally, the best performers had better remaining episodic memory. Also, case study analyses showed that spaced retrieval was the method for which the greatest number of participants (four) obtained results as good as the controls. This study suggests that the five methods are effective for new learning of face-name associations in AD. It appears that early AD patients can learn, even in the context of error production and explicit memory conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».