Working Memory Training and Speech in Noise Comprehension in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Understanding speech in the presence of background sound can be challenging for older adults. Speech comprehension in noise appears to depend on working memory and executive-control processes (e.g., Heald and Nusbaum, 2014), and their augmentation through training may have rehabilitative potential for age-related hearing loss. We examined the efficacy of adaptive working-memory training (Cogmed; Klingberg et al., 2002) in 24 older adults, assessing generalization to other working-memory tasks (near-transfer) and to other cognitive domains (far-transfer) using a cognitive test battery, including the Reading Span test, sensitive to working memory (e.g., Daneman and Carpenter, 1980). We also assessed far transfer to speech-in-noise performance, including a closed-set sentence task (Kidd et al., 2008). To examine the effect of cognitive training on benefit obtained from semantic context, we also assessed transfer to open-set sentences; half were semantically coherent (high-context) and half were semantically anomalous (low-context). Subjects completed 25 sessions (0.5-1 h each; 5 sessions/week) of both adaptive working memory training and placebo training over 10 weeks in a crossover design. Subjects' scores on the adaptive working-memory training tasks improved as a result of training. However, training did not transfer to other working memory tasks, nor to tasks recruiting other cognitive domains. We did not observe any training-related improvement in speech-in-noise performance. Measures of working memory correlated with the intelligibility of low-context, but not high-context, sentences, suggesting that sentence context may reduce the load on working memory. The Reading Span test significantly correlated only with a test of visual episodic memory, suggesting that the Reading Span test is not a pure-test of working memory, as is commonly assumed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».