Errorless learning and spaced retrieval techniques to relearn instrumental activities of daily living in mild Alzheimer’s disease: A case report study
Notice bibliographique
Résumé
Stéphanie Thivierge1,2, Martine Simard1,2, Léonie Jean1,2, Éric Grandmaison31School of Psychology, Laval University, Quebec City, Quebec, Canada; 2Centre de Recherche Université Laval Robert-Giffard, Quebec City, Quebec, Canada; 3Neurosciences and Rehabilitation Units, Moncton Hospital, Moncton, NB, CanadaAbstract: Previous studies on cognitive training in Alzheimer’s disease (AD) were principally aimed at making patients learn items not related to functional needs. However, AD patients also experience difficulties with instrumental activities of daily living (IADL). The goal of the present multiple baseline case report study was to assess the preliminary efficacy and tolerability of an individualized cognitive training program using the errorless learning (EL) and spaced-retrieval (SR) techniques to relearn forgotten IADLs in mild AD. Following an exhaustive neuropsychological assessment, two participants received two training sessions per week during four weeks. Participant A was trained to use his voice mail and Participant B, to manage the messages from his answering machine. The results showed that the program was well tolerated and improved performance on the trained tasks. These ameliorations were maintained over a 5-week period. The effects of the training did not have any impact on global cognitive functions since the results on these measures remained relatively stable. This case report demonstrated preliminary efficacy of a new cognitive training program using EL and SR techniques tailored to the needs of AD patients. This is an important finding since the loss of these capacities alters autonomy in AD patients.Keywords: Alzheimer’s disease, errorless learning, spaced retrieval, memory, IADLs
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».