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Enregistrement W2128662906 · doi:10.1093/geronb/gbu179

Long-Term Maintenance of Inhibition Training Effects in Older Adults: 1- and 3-Year Follow-Up

2015· article· en· W2128662906 sur OpenAlexafffund
Andrea Wilkinson, Lixia Yang

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series B · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive Abilities and Testing
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaRyerson University
Mots-clésStroop effectSession (web analytics)Task (project management)PsychologyExecutive functionsCognitionGerontologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The aim of this study is to examine the long-term maintenance of training benefits in inhibition, as measured with the Stroop task, in older adults over 1- and 3-year periods. METHODS: Participants from an original 6-session Stroop training study (Wilkinson & Yang, 2012 [Wilkinson, A. J., & Yang, L. (2012). Plasticity of inhibition in older adults: Retest practice and transfer effects. Psychology and Aging, 27, 606-615. doi:10.1037/a0025926]) were invited to come back to the lab to complete a single session of the Stroop task at 2 different time points. Thirty-three older adults returned for the 1-year follow-up session, and 26 of them returned for the 3-year follow-up session. RESULTS: The results revealed maintenance of the training-induced inhibition gains at both follow-up sessions. Furthermore, performance at the 2 follow-up sessions was better (i.e., reduced Stroop ratio interference score) than baseline level. DISCUSSION: The findings demonstrate the durability of inhibition training gains in older adults for up to a 3-year period. These results further extend the literature on long-term maintenance of cognitive training benefits in older adults by examining the durability of training effects in inhibition, an important executive function, and by covering a substantial maintenance period (i.e., up to 3 years).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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