Computer and Videogame Interventions for Older Adults' Cognitive and Everyday Functioning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study compared older adults' gains in cognitive and everyday functioning after a 60-session home-based videogame intervention with gains seen under formal cognitive training and usual care/no intervention. MATERIALS AND METHODS: Participants were randomized to one of three groups: one group played an off-the-shelf videogame (i.e., Crazy Taxi), the second group engaged in a computerized training program focused on visual attention and processing speed (i.e., PositScience InSight), and the third group received no training. Training in the two intervention conditions consisted of 60 training sessions of 1 hour each, which were completed in 3 months (5 hours a week). Participants received a broad battery of cognitive and everyday functioning assessments immediately before (pretest), after (post-test), and 3 months after (follow-up) training. RESULTS: Both training conditions improved on direct assessments of trained outcomes. In the InSight-trained group, we found transfer to untrained measures of visual attention and processing speed that were similar to the trained tasks, and these gains endured for up to 3 months. Participants in the videogame condition showed small additional benefits, not emerging until 3 months after intervention completion, on a measure of both attention and mood. No trained groups showed gain on visuospatial skills or memory. CONCLUSION: Training effects were highly specific to the target of training. Training effects to visual attention and processing speed were, as expected, larger for InSight-trained participants but were also seen for videogame participants. Given that past research has shown that videogame training leads to greater engagement than cognitive training, videogame interventions may represent a choice for more modest gains in a more engaging context.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 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 découle