Computer and Videogame Interventions for Older Adults' Cognitive and Everyday Functioning
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.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».