Improvement in executive function for older adults through smartphone apps: a randomized clinical trial comparing language learning and brain training
Notice bibliographique
Résumé
Bilingualism has been linked to improved executive function and delayed onset of dementia, but it is unknown whether similar benefits can be obtained later in life through deliberate intervention. Given the logistical hurdles of second language acquisition in a randomized trial for older adults, few interventional studies have been done thus far. However, recently developed smartphone apps offer a convenient means to acquire skills in a second language and can be compared with brain training apps specifically designed to improve executive function. In a randomized clinical trial, 76 adults aged 65-75 were assigned to either 16 weeks of Spanish learning using the app Duolingo 30 minutes a day, an equivalent amount of brain training using the app BrainHQ, or a waitlist control condition. Executive function was assessed before and after the intervention with preregistered (NCT03638882) tests previously linked to better performance in bilinguals. For two of the primary measures: incongruent Stroop color naming and 2-back accuracy, Duolingo provided equivalent benefits as BrainHQ compared to a control group. On reaction time for N-back and Simon tests, the BrainHQ group alone experienced strong gains over the other two groups. Duolingo was rated as more enjoyable. These results suggest that app-based language learning may provide some similar benefits as brain training in improving executive function in seniors but has less impact on processing speed. However, future advancements in app design may optimize not only the acquisition of the target language but also the side benefits of the language learning experience.
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 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 | 0,002 |
| 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 ».