Few Effects of a 5-week Computerized Cognitive Training Program in Healthy Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Computerized cognitive training programs are becoming increasingly popular and practical for cognitive aging. Nevertheless, basic questions remain about the benefits of such programs, and about the degree to which participant expectations might influence training and transfer. Here we examined a commercial cognitive training program ( Activate ) in a 5-week double-blind, pseudo-randomized placebo-controlled trial. Based on a priori power analysis, we recruited 99 healthy older adults 59-91 years of age (M = 68.87, SD = 6.31; 69 women), assigning them to either the intervention or an active control program (Sudoku and n-back working memory exercises). We subdivided both groups into high and low expectation priming conditions, to probe for effects of participants’ expectations on training and transfer. We assessed transfer using a battery of standard neuropsychological and psychosocial measures that had been agreed to by the training program developers. We planned and pre-registered our analyses (on osf.io). The majority (88%) of participants progressed through the training, and most provided positive feedback about it. Similarly, the majority (80%) of participants believed they were truly training their brains. Yet, transfer of training was minimal. Also minimal were any effects of expectations on training and transfer, although participants who received high expectation priming tended to engage more with their assigned program overall. Our findings suggest limited benefits of Activate training on cognition and psychosocial wellbeing in healthy older adults, at least under the conditions we used.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».