A new behavioural intervention to enhance memory in older people–evening autobiographical recall
Notice bibliographique
Résumé
Episodic memory deteriorates with age and in Alzheimer's Disease (AD). Interventions to enhance memory in these cohorts are limited and associated with disadvantages inherent in pharmaceuticals and in the cost/availability of formal cognitive enhancement programmes. Here we tested whether an autobiographical retrieval task could enhance performance in a separate word-list recognition task. The RESTED-AD Study (Remote Evaluation of Sleep To enhance understanding in Early Dementia) was a cohort study comprising individuals with AD MCI/early dementia and age-matched healthy controls (HC). Participants completed a word recognition task twice, with learning and test phases separated by sleep. On one occasion, participants wrote down 5 autobiographical events occurring in their day before bedtime (Autobiographical Condition). Episodic memory accuracy was compared in the Autobiographical vs Standard Condition. Sleep was recorded utilising a home-based EEG headband. Twenty-six participants (AD = 8, HC = 18, 5 Female) had mean (SD) age of 70.0 (6.6), and Montreal Cognitive Assessment Score of 26.1 (2.4). Full cohort accuracy score increased in the Autobiographical Condition [% Mean (SD) Standard = 82.0 (11.0), Autobiographical = 86.4 (8.1), Cohen's D = 0.452, p = 0.024]. This relationship maintained after correction for confounding variables and task order. After False Discovery correction, no evidence was found to support sleep-mediated mechanisms. Autobiographical memory evocation was positively associated with recognition memory performance in older adults and individuals with AD. As an intervention with no foreseeable risks, replication of this finding and further work to establish underlying mechanisms is warranted.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».