Videogame and Computer Intervention Effects on Older Adults' Mental Rotation Performance
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This article examined older adults' performance on two components of a mental rotation task (reaction time and rotation rate) in a home-based intervention study of videogame (Crazy Taxi [CT]) and computerized cognitive training (PositScience InSight). Materials and Methods: Participants were randomized to one of three groups: one group played an off-the-shelf videogame (i.e., CT), the second group engaged in a computerized training program focused on fast perceptual comparisons, visuospatial working memory, rapid scanning of a visual array and pattern recognition, visual discrimination, and selective and divided attention and processing speed (i.e., InSight), and the third (control) 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). As part of a larger study, participants received mental rotation testing, which was administered immediately before (baseline), after (post-test), and 3 months after (follow-up) training. Results: Although the InSight group showed greater improvements in rotation rate at the immediate post-test, by the 3-month follow-up, the combined treatment groups (CT and InSight) had improved more than controls. Conclusion: The improvements in mental rotation performance found at 3-month follow-up add additional support to previous research, showing visuospatial benefits of both videogame play and cognitive training in older adults. Common elements of both interventions may include expansion of the attentional field of view and faster visual comparison efficiency.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».