Effects of Expectations on Cognitive Enhancement Interventions in Young and Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
With increasing life expectancy and global population of older adults, preserving cog- nitive function throughout life represents a growing priority. Numerous approaches to cognitive enhancement exist, but few have scientific merit. Among the most preva- lent – and commercialized – approaches are cognitive training (“brain training”) and non-invasive brain stimulation through electric currents applied at the surface of the scalp. The present dissertation describes a collection of work contextualizing the appeal of these cognitive enhancement methods and addressing some of the most pervasive limitations of research in this field thus far. One largely ignored issue in cognitive intervention research pertains to people’s expectations of programs and their relationship with intervention outcomes. In a series of initial studies, we developed and validated the Expectation Assessment Scale (EAS), a tool created to measure as well as prime expectations of outcomes in the context of cognitive enhancement interventions. In our first two studies, we probed expectations of cognitive training or non-invasive brain stimulation in over 1,000 young, middle-aged, and older adults. Ratings on the EAS suggested that older adults may have particularly high expectations of cognitive training, but that expectations can be primed to increase or decrease – at least in hypothetical scenarios. We used these data to assess the psychometric properties of the EAS with item-response theory, and confirmed its internal consistency. Next, we incorporated the EAS into two cognitive enhancement trials, one in- vestigating a computerized cognitive training intervention in nearly 100 older adults and another examining non-invasive brain stimulation in nearly 100 young adults. Both trials had a double-blind balanced-placebo design in which participants were assigned to the intervention or control condition, and then subdivided to receive ei- ther high or low expectation priming (i.e., primed to have high or low expectations of the program’s effectiveness). Although expectation ratings replicated our previous findings, results from these trials suggest little, if any, effect of either expectations or the intervention on performance outcomes. We nevertheless found that participants enjoyed their assigned program and that those who received high expectation prim- ing tended to report a more positive experience. Our findings put into question the effectiveness of such interventions and support the need for more rigorous trials of cognitive enhancement.
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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 | 0,008 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».