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Enregistrement W2181148845 · doi:10.1016/j.psfr.2015.06.002

L’entraînement de la mémoire de travail par le programme Cogmed et le TDAH

2016· article· fr· W2181148845 sur OpenAlexaff
Amélie Dentz, Véronique Parent, Bruno Gauthier, M Guay, Lucía Romo

Notice bibliographique

RevuePsychologie Française · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensUniversité LavalHôpital Charles-Le MoyneUniversité de MontréalUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyImpulsivityArtDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’entraînement de la mémoire de travail par le logiciel Cogmed est souvent proposé dans le contexte d’un TDAH, ce trouble étant associé à un déficit de la mémoire de travail. L’objectif de cette recension des écrits est d’examiner les effets de cette intervention à partir de l’ensemble des études existantes comprenant un groupe témoin (n = 8), auprès d’enfants et d’adolescents présentant un TDAH. Les résultats indiquent une amélioration des composantes de la mémoire de travail principalement ciblées par le programme soient le calepin visuospatial et la boucle phonologique, décrits par le modèle de Baddeley (1986, 2007). Toutefois, les effets ne sont pas démontrés sur l’inhibition, le raisonnement non verbal, les capacités attentionnelles, les symptômes liés au TDAH et les performances scolaires. Modifier les exercices du programme afin d’entraîner des composantes plus complexes de la mémoire de travail tels que : l’administrateur central ou la mémoire secondaire pourrait favoriser la généralisation des effets. Attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) is a prevalent neurodevelopmental disorder. Inattention, hyperactivity, and impulsivity are key symptoms of ADHD. It is typically associated with working memory deficits at the cognitive level. For this reason, interventions have been designed to train working memory in ADHD. Currently, Cogmed Working Memory Training program is the most commonly used and studied program in clinical practice and research. This program is proposed as an intervention for ADHD that targets working memory deficits with specific exercises through intensive training sessions. The goal of this literature review is to examine the effects of the Cogmed program in children and adolescents with ADHD on working memory, inhibition, non-verbal reasoning, attention functioning, ADHD symptoms and academic achievement. All existing studies on the subject that included a control group (n = 8) are reviewed. It is clear from most studies that Cogmed training program increases and verbal and visuospatial working memory (or the phonological loop and visuospatial sketchpad in Baddeley's model (1986, 2007), among ADHD participants. However, transfer of learning is not demonstrated on other components of working memory that are not directly targeted by the program such as the central executive described in Baddeley's model or the secondary memory defined by Unsworth & Engle (2007). With regards to far transfer measures, results are controversial for inhibition, non-verbal reasoning, ADHD symptoms reported by parents, and reading abilities. No improvement is demonstrated for attentional capacities, ADHD symptoms reported by teachers and mathematic reasoning. Cogmed training improves verbal and visuospatial working memory, two cognitive functions that play an important role in ADHD. However, Cogmed's exercises need to be modified in order to train more complex working memory components such as the central executive (Baddeley, 1986, 2007) and the secondary memory (Unsworth & Engle, 2007), which are more impaired in ADHD than the phonological loop and visuospatial sketchpad. Another approach would be to design programs that can tackle a larger range of cognitive functions that are impaired in ADHD (e.g., inhibition). In future, studies evaluating such modified programs, direct observation instruments that are more sensitive to short-term changes need to be included. Follow-up measures should also be systematically included.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,002

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,312 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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