An Incidental Learning Method to Improve Face-Name Memory in Older Adults With Amnestic Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Forgetting names is a common memory concern for people with amnestic mild cognitive impairment (aMCI) and is related to explicit memory deficits and pathological changes in the medial temporal lobes at the early stages of Alzheimer's disease (AD). In the current experiment, we tested a unique method to improve memory for face-name associations in people with aMCI involving incidental rehearsal of face-name pairs. METHOD: Older adults with aMCI and age- and education-matched controls learned 24 face-name pairs and were tested via immediate cued recall with faces as cues for associated names. During a 25- to 30-min retention interval, 10 of the face-name pairs reappeared as a quarter of the items on a seemingly unrelated 1-back task on faces, with the superimposed names irrelevant to the task. After the delay, surprise delayed cued recall and forced-choice associative recognition tests were administered for the face-name pairs. RESULTS: Both groups showed reduced forgetting of the names that repeated as distraction and enhanced recollection of these pairs. CONCLUSIONS: The results demonstrate that passive methods to prompt automatic retrieval of associations may hold promise as interventions for people with early signs of AD.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».