The benefits of prior sequence learning on a serial reaction time performance in Alzheimer's disease: Comparison of two learning methods
Notice bibliographique
Résumé
It is well known that patients with Alzheimer's disease (AD) are able to acquire new perceptual-motor skills (e.g., Rouleau et al., 2002). However, implicit learning methods should be favored, because they reduce the intervention of controlled processes related to working memory (Van Halteren-Van Tilborg, 2007). We compared two learning methods (implicit vs. declarative) of a perceptual-motor sequence in 12 patients with AD and 12 healthy older adults. In the implicit learning condition, subjects were simply asked to perform the sequence several times by pushing on the keyboard key corresponding to the stimulus on the screen. In the declarative condition, subjects learned the sequence by trial-and-error. The impact of the two methods was compared in a subsequent serial reaction time task, in which subjects had to respond as quickly as possible to the previously learned sequence. Results show that prior implicit learning is effective in both groups (p<.05). In contrast, in the declarative condition, while the two groups showed improving performance during the learning phase (p<0.01), only the control group benefits from this knowledge during the SRT task (p<0.01). In conclusion, our results show preserved perceptual-motor learning in AD when the method induces the intervention of non-declarative, automatic memory processes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».