Training of attentional control in mild cognitive impairment with executive deficits: Results from a double-blind randomised controlled study
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the efficacy of a cognitive intervention for attentional control in older adults with mild cognitive impairment (MCI) with an executive deficit. It also sought to verify if the benefits of training generalised to primary and secondary outcome measures. Participants (n = 24) were randomly assigned to a training programme or active control condition. The experimental group completed a computer-based training programme involving Variable Priority (VP) coordination of both components of a dual task, to which was added a self-regulatory strategy designed to augment meta-cognition. The active control group performed Fixed Priority (FP) training: rote practice of the same dual task involving a visual detection task combined with an alpha-arithmetic task. Six one-hour training sessions were held three times a week for two weeks. Participants were tested pre- and post-training to detect improvement and transfer effects. Both groups improved on the visual detection and alpha-arithmetic tasks completed in focused attention, but only participants receiving VP training significantly improved their dual-task cost in accuracy for the visual detection task. As for transfer effects, both FP and VP training produced improvements on select outcome measures: focused attention, speed of processing, and switching abilities. No reliable advantage for generalisability of VP over FP training was found. Overall, these findings indicate that cognitive intervention may improve attentional control in persons with MCI and an executive deficit.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».