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Enregistrement W3094284037 · doi:10.2196/20430

Assessing the Effect of Training on the Cognition and Brain of Older Adults: Protocol for a Three-Arm Randomized Double-Blind Controlled Trial (ACTOP)

2020· article· en· W3094284037 sur OpenAlexafffundvenue
Arnaud Boujut, Samira Mellah, Maxime Lussier, Samantha Maltezos, Lynn Valeyry Verty, Louis Bherer, Sylvie Belleville

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMontreal Heart InstituteUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCognitive trainingStroop effectCognitionRandomized controlled trialPsychologyPhysical medicine and rehabilitationWorking memoryEffects of sleep deprivation on cognitive performancePsychological interventionFunctional magnetic resonance imagingMedicineAudiologyPhysical therapyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To prevent age-related cognitive impairment, many intervention programs offer exercises targeting different central cognitive processes. However, the effects of different process-based training programs are rarely compared within equivalent experimental designs. OBJECTIVE: Using a randomized double-blind controlled trial, this project aims to examine and compare the impact of 2 process-based interventions, inhibition and updating, on the cognition and brain of older adults. METHODS: A total of 90 healthy older adults were randomly assigned to 1 of 3 training conditions: (1) inhibition (Stroop-like exercises), (2) updating (N-back-type exercises), and (3) control active (quiz game exercise). Training was provided in 12 half-hour sessions over 4 weeks. First, the performance gain observed will be measured on the trained tasks. We will then determine the extent of transfer of gain on (1) untrained tasks that rely on the same cognitive process, (2) complex working memory (WM) measurements hypothesized to involve 1 of the 2 trained processes, and (3) virtual reality tasks that were designed to mimic real-life situations that require WM. We will assess whether training increases cortical volume given that the volume of the cortex is determined by cortical area and thickness in regions known to be involved in WM or changes task-related brain activation patterns measured with functional magnetic resonance imaging. Dose effects will be examined by measuring outcomes at different time points during training. We will also determine whether individual characteristics moderate the effect of training on cognitive and cerebral outcomes. Finally, we will evaluate whether training reduces the age-related deficit on transfer and brain outcomes, by comparing study participants to a group of 30 younger adults. RESULTS: The project was funded in January 2017; enrollment began in October 2017 and data collection was completed in April 2019. Data analysis has begun in June 2020 and the first results should be published by the end of 2020 or early 2021. CONCLUSIONS: The results of this study will help understand the relative efficacy of 2 attentional control interventions on the cognition and the brain of older adults, as well as the moderating role of individual characteristics on training efficiency and transfer. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03532113; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03532113. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/20430.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,004
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,008

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.

Tête enseignante Opus0,262
Tête enseignante GPT0,564
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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