Bez dozoru, často a na dálku: Nová platforma pro personalizované digitální fenotypování dlouhodobé paměti u lidí

Abstraktní

Testy dlouhodobé paměti se běžně používají k usnadnění diagnostiky neurologických poruch souvisejících s hipokampem, jako je Alzheimerova choroba, vzhledem k jejich relativně vysoké specificitě a citlivosti na poškození mediálních temporálních laloků ve srovnání se standardními běžně používanými klinickými testy. Patologické změny u Alzheimerovy choroby začínají roky před stanovením formální diagnózy, částečně kvůli příliš pozdnímu testování. Tato průzkumná studie zaměřená na ověření koncepce měla za cíl posoudit proveditelnost zavedení neřízené digitální platformy pro nepřetržité testování dlouhodobé paměti po dlouhá období mimo laboratorní prostředí. Abychom se vypořádali s touto výzvou, vyvinuli jsme novou digitální platformu hAge ("zdravý věk"), která integruje dvojitou prostorovou alternaci, rozpoznávání obrazu a vizuoprostorové úkoly pro časté dálkové nekontrolované hodnocení prostorové a neprostorové dlouhodobé paměti prováděné nepřetržitě. po dobu osmi týdnů. Abychom demonstrovali proveditelnost našeho přístupu, testovali jsme, zda jsme schopni dosáhnout dostatečné úrovně adherence a zda je výkon na hAge úlohách srovnatelný s výkonem pozorovaným v analogických standardních testech měřených v kontrolovaném laboratorním prostředí. 191 zdravých dospělých (67 % žen , 18-81 let) se účastnili studie. Uvádíme odhadovanou 42,4% úroveň adherence s minimálními kritérii pro zařazení. V souladu se zjištěními pomocí standardních laboratorních testů jsme ukázali, že výkon v úloze prostorové alternace negativně koreloval s mezitestovými obdobími a úrovně výkonu v rozpoznávání obrazu a vizuoprostorových úlohách mohly být řízeny různou podobností snímků. Důležité je, že jsme prokázali, že časté zapojení do úkolu dvojité prostorové alternace vede k silnému praktickému efektu, který byl dříve identifikován jako potenciální míra kognitivního poklesu u pacientů s MCI. Nakonec diskutujeme o tom, jak mohou zmatky životního stylu a motivace představovat vážnou výzvu pro kognitivní hodnocení v nekontrolovaných prostředích reálného světa.

Doplněk Cistanche tubulosa v mé blízkosti - Zlepšení paměti

Kliknutím sem zobrazíte produkty Cistanche zlepšující paměť a prevenci Alzheimerovy choroby

【Požádejte o více】 E-mail:cindy.xue@wecistanche.com / Whats App: 0086 18599088692 / Wechat: 18599088692

Úvod

Neuropsychologické testy poskytují mocný nástroj pro usnadnění diagnózy Alzheimerovy choroby (AD) a dalších forem demence [1–3]. V časném stadiu AD je patologie Tau téměř výhradně omezena na oblasti mediálního temporálního laloku (MTL) [4], což je klíčové pro epizodickou [5–7], verbální [8] a visuoprostorovou paměť [6, 9 ], rozpoznávání obrazu [6, 10] a navigace [11, 12]. Ukázalo se tedy, že neuropsychologické testy zaměřené na tyto funkce jsou zvláště vhodné pro časnou detekci AD a její odlišení od jiných neurologických stavů, jako je deprese [1, 2]. Takové testy jsou běžně aplikovány každých 8–24 měsíců ve výzkumných laboratořích a na klinikách vyškoleným specialistou ke sledování jakýchkoli změn stavu [1, 3]. V důsledku toho je provádění těchto testů omezeno rozsahem, frekvencí a délkou trvání, což se zvláště zhoršilo během pandemie COVID{18}} [13]. To vytváří naléhavou potřebu zavést nové přístupy, které lze realizovat v měřítku a četnosti. Zde představujeme novou digitální platformu nazvanou hAge („zdravý věk“) pro plně nekontrolované vzdálené a časté dlouhodobé hodnocení prostorové dlouhodobé paměti v reálných etologicky relevantních prostředích (tj. domovy účastníků, pracoviště atd.). ). Platforma hAge je založena na standardních MTL specifických testech prováděných ve formě podobné hře, která zahrnuje časté několikasekundové interakce během dne. hAge zahrnuje úkoly rozpoznávání obrazu, visuoprostorové a prostorové alternace, navržené ke zkoumání dlouhodobé paměti a známé jako vysoce citlivé na poškození v MTL [6, 9, 14] a prefrontálních oblastech [9, 15], obojí narušeno na počátku a střední stadia AD [4]. Bylo navrženo, že rozpoznávání obrazu může být citlivé buď na hipokampální formaci, nebo na extrahippokampální MTL oblasti (perirhinální, laterální entorhinální a parahippokampální kortexy), v závislosti na strategii, kterou jedinec používá k řešení úkolu. Úlohu rozpoznávání obrazu lze vyřešit pomocí strategie obeznámenosti (tj. obraz byl viděn dříve vs. román) nebo vyvoláním. Bylo navrženo použití kognitivně méně náročné strategie obeznámení se s extrahipokampální MTL (perirhinální a entorinální oblasti) [16, 17], zatímco se předpokládá, že použití kognitivně náročnější strategie připomenutí závisí na hippocampu [10 , 17], ale viz [18]. Ukázalo se, že úkol visuoprostorové paměti závisí jak na hipokampu, tak na prefrontálních oblastech [9]: protože oba obrázky jsou známé, nelze strategii důvěrnosti použít k řešení úkolu visuoprostorové paměti (tj. obraz na místě). Zejména se očekává, že výkon jak při rozpoznávání obrazu, tak při úkolech s vizuoprostorovou pamětí bude u presymptomatických pacientů s AD narušený [16, 17] kvůli poruchám v perirhinálních a entorinálních oblastech v časných stádiích onemocnění (Braakova stadia I a II) [16, 17]. 4], zatímco porucha v úloze prostorové alternace je pravděpodobně patrná až v pozdějších stadiích onemocnění (Braakova stadia III a IV), kdy je pozorováno poškození hipokampu [4]. Společné použití těchto úkolů by mohlo pomoci určit stádium onemocnění a postižené oblasti. Abychom demonstrovali proveditelnost našeho přístupu, testovali jsme, zda jsme schopni dosáhnout dostatečné úrovně adherence a zda je výkon na hAge úlohách srovnatelný s výkonem pozorovaným v analogických standardních testech měřených v kontrolovaném laboratorním prostředí. Na základě předchozích studií na lidech a hlodavcích [9, 19] jsme očekávali, že výkon v úloze prostorové alternace bude klesat s delšími časovými intervaly mezi pokusy. Dále jsme předpověděli, že výkon lze modulovat úpravou obtížnosti úkolů, např. výběrem více podobných obrázků nebo zavedením složitějších pravidel střídání. Očekávali jsme také zlepšení výkonu při opakované expozici, známé jako efekty praxe [20–22]. Nakonec jsme očekávali, že zjistíme, že výkon může negativně korelovat s věkem [23, 24]. Všechna tato měření byla dříve používána k hodnocení kognitivního poklesu a rizika rozvoje AD u pacientů s MCI [20–22, 25]. Zejména se ukázalo, že pacienti s mírnou AD a amnesickou MCI dosahují významně horších výsledků v rozpoznávání obrazu a vizuoprostorových úkolech než kontroly; a že rozdíl ve výkonu se zvyšuje s intervalem mezi zkouškami [25]. Navíc se ukázalo, že opakované zapojení do různých úloh kognitivní paměti (např. test visuospatial Memory Test, Hopkins Verbal Learning Test atd.) vede ke zlepšení dlouhodobé výkonnosti u kontrol, ale téměř k žádnému zlepšení u pacientů s amnézou MCI [20–22]. .

Účinky Cistanche-Anti Alzheimerovy choroby

Metody

Účastníci

Nulla mi mi, Fig venenatis sed ipsum varius, volutpat euismod diam. This study has been approved by the University of Cambridge Psychology Research Ethics Committee (PRE.2020.053). Written informed consent was obtained from all study Participants, and the data were analyzed anonymously. Participants were recruited via the Cambridge Psychology Research sign-up system and the Join Dementia Research database. Volunteers were included in the study if they declared that they met the following criteria: (1) above 18 years old; (2) had no visual or hearing impairments; (3) had no learning disabilities or dementia; (4) had no history of neurological and psychiatric disorders; (5) had access to a Windows PC. Engagement rules were provided in the Participant Information Sheet and the Participant Consent Form and clarified via email, phone call, or Zoom session upon request. Participants were explicitly asked to participate in the study for eight weeks and were offered a small £10/week payment if they engaged with the program on average >15krát denně, platí se na konci každého týdne bankovním převodem nebo šekem. Po osmi týdnech byli účastníci informováni, že jejich účastnické období skončilo, ale mohou pokračovat v používání aplikace. Program probíhal ve dvou samostatných 8-týdenních fázích (fáze 1 a fáze 2). Údaje o účasti byly uloženy na místních uživatelských počítačích. Data byla zašifrována a nahrána na zabezpečený web University of Cambridge několikrát denně. Po dokončení studie byla data anonymizována smazáním tabulky spojující identity a aliasy účastníků.

obrovské úkoly a design

The hAge program was designed to simultaneously test three different types of medial temporal lobe (MTL) dependent tasks [14] over a long period in a completely unsupervised way. The first set of tasks was variants of a spatial alternation task (Fig 1A, a yellow inset). The second set involved either image recognition or image-in-place (also known as visuospatial) recognition tasks (Fig 1A, a red inset). Both sets were run simultaneously on the Participants' computers. The hAge program (research.pdn.cam.ac.uk/hkage) was custom-written in Python for Windows OS. The hAge interface comprised two images and two pairs of buttons, labeled [choose] and [huh??], displayed in the same grey window presented at random time intervals (Fig 1A). The time interval between the window appearances (inter-trial interval) varied from *25 seconds to *3 hours (Fig 1B). The program window was invisible at all other times to prevent any 'rehearsal'. A gentle repetitive sound was played to signal that the program was activated. The program window remained active until the engagement was completed (i.e. Participants indicated their choices). The Participant could also ignore the prompting and re-engage at their own time. During the engagement period, the Participants were presented with both the spatial alternation and the image recognition tasks within the same window (Fig 1A, yellow and red insets, respectively). In Phase 1 (see below for details), to make a correct choice on the spatial alternation, Participants had to alternate their responses between the trials by clicking the left or right [choose] buttons. In Phase 2 (see below for details), the Participant had to alternate on every second choice. The concurrently presented image recognition task required Participants to click one or both of the [huh??] buttons if they thought the image beneath the button had changed since the last engagement. If both images changed or swapped places, the Participants were required to click both [huh??] buttons. Participants were given instructions on how to conduct the tasks before commencing their engagements. Previously, it has been shown that subjects with MTL lesions were impaired even on 'classic' working memory tasks (e.g. remembering digit or/and letter sequences [26, 27]) compared to controls whenever (1) there was interference between the tasks, (2) subjects were operating at their working memory capacity, or (3) there was a long maintenance period between the tasks (see review by Jeneson and Squire [14]). These results suggest that declarative long-term memory is required to retrieve information, which dropped out from the focus of attention due to distractors or long (>několik sekund) intervaly mezi zkouškami [14, 28]. Klíčovými vlastnostmi naší testovací platformy jsou rozptýlení a dlouhá mezizkušební období.

Obr. 1. Fáze 1 testování proveditelnosti. A: Fáze 1 návrhu úkolu hAge. Program se skládá ze tří typů úkolů: 1) prostorové střídání (SA), během kterého účastníci klikali na jedno z tlačítek [vybrat] (žlutá vložka), střídali se mezi levým (L) a pravým (R) při každém zapojení; 2) rozpoznávání obrazu (IR) a 3) vizuoprostorový (VS) úkol (červená vložka): Účastníci klikli na tlačítko [co??] nad obrázkem, který byl vnímán jako změněný (levý nebo pravý IR, l-IR a r- IR). Když se oba obrázky změnily (d-IR) nebo vyměnily strany (VS), kliklo se na levé i pravé tlačítko [co??]. B: Většinou se Účastníci zapojili do programu krátce po jeho aktivaci. Černá plná čára označuje skutečné rozložení intervalů mezi zkouškami (ITIs±sd). Červená přerušovaná čára označuje pevně zakódovanou normalizovanou distribuci ITI, při které se okno hAge stalo aktivním. C: Rozdělení žen (vlevo) a mužů (vpravo) podle věku před uplatněním vylučovacích kritérií. D: Denní úrovně zapojení během studie. Zóna placené účasti (8 týdnů) je zobrazena oranžově. Červená a černá značka úrovně zapojení žen a mužů. E: Všechny věkové skupiny vykazovaly vysokou výkonnost v IR a VS úlohách. F: Výkon v úloze SA negativně koreloval s obdobím mezi zkouškami ve všech věkových skupinách. V průměru byl výkon v mladší skupině výrazně horší (označeno hvězdičkou) ve srovnání se staršími skupinami. G: Průměrné skóre náhodnosti, které sami uvedli, ukazuje, jak často účastníci klikli na náhodné tlačítko, aby dokončili zapojení do programu. 1 až 5='nikdy' až 'velmi často'. H: Průměrné skóre zapojení (vlevo) ukazuje, jak byli účastníci motivováni, aby dosáhli denní požadované kvóty zapojení, a průměrné skóre výkonu ukazuje, jak byli účastníci motivováni k dobrému výkonu při poskytování odpovědí. 1 až 5='nemotivovaný' až 'extrémně motivovaný'. I: Průměrné skóre samouvedených závazků ukazuje, jak byli účastníci zahlceni jinými profesními a/nebo společenskými/osobními povinnostmi. 1 až 5='vůbec ne' až 'extrémně ohromující'. Různé barvy představují různé věkové skupiny a jsou zachovány v celé postavě.

Dvě fáze testování věku

Program hAge byl testován ve dvou fázích (fáze 1 a fáze 2). Fázi 1 jsme použili jako pilotní experiment s důkazem principu, abychom otestovali proveditelnost našeho přístupu. Za tímto účelem jsme implementovali nejjednodušší verze úloh: obrázky v úlohách rozpoznávání obrazu a vizuoprostorové úlohy byly čerpány ze zcela jiných kategorií (např. lidé vs dálnice atd.) a pravidlem speciální úlohy střídání bylo střídat po sobě jdoucí volby, aby bylo možné učinit správnou volbu. Obrázky se střídaly v průměru jednou denně. Ve fázi 1 jsme použili nevyvážený poměr úloh rozpoznávání jednotlivých obrázků (pozn. plánovali jsme to použít ke kontrole, zda boční zkreslení ovlivní typ změn, které účastníci očekávali; zjistili jsme, že ano, ale to je mimo rozsah aktuální práce): 53 % na jedné straně (např. byl změněn obrázek vlevo, l-IR) a 13 % na opačné straně (např. obrázek vpravo byl změněn, r-IR; pro každou osobu bylo náhodně rozhodnuto, která strana zkreslení byla zavedena, a stejné zkreslení bylo použito v celém rozsahu; výběr zkreslení byl mezi účastníky vyvážený). 13 % případů odpovídalo oběma obrázkům, které byly změněny (D-RI), a 20 % případů odpovídalo visuoprostorové úloze (VS), kde identity obrázků zůstaly stejné, ale jejich umístění byla prohozena. Ve fázi 2 jsme provedli některé změny v kódu programu, abychom opravili technické závady hlášené účastníky. Na základě jejich zpětné vazby jsme také upravili zvuk aktivace programu (viz níže). Nakonec byly všechny úkoly podstatně ztíženy, aby bylo zajištěno větší rozložení skóre výkonu. Konkrétně byly současně zobrazené obrázky nakresleny ze stejné kategorie (letadla, psi, dálnice nebo budovy) a úkoly byly spouštěny častěji než ve fázi 1: v průměru 5 změn obrázku za den. 40 % a 25 % případů zahrnovalo jedinou změnu obrázku (jako ve fázi 1 jsme zavedli zkreslení vůči jedné ze stran a výběr zkreslení byl mezi účastníky vyvážený); 17 % případů představovalo případy, kdy byly změněny oba obrázky (d-IR); a 17 % případů odpovídalo vizuoprostorové úloze, kde identity snímků zůstaly stejné, ale jejich umístění byla zaměněna. Ve fázi 2 byla úloha s jedinou alternací změněna na úlohu s dvojitou prostorovou alternací, která vyžadovala, aby účastník střídal strany při každé druhé volbě. V obou fázích byla účastníkovi okamžitě poskytnuta zpětná vazba o tom, zda byla jeho volba správná u úloh se střídáním, ale ne u úloh rozpoznávání obrazu nebo vizuoprostorových úloh.

Superman bylinky cistanche-- Proti Alzheimerově chorobě

Kritéria pro zařazení

To provide a reliable longitudinal assessment of long-term spatial memory, we only included data from Participants who had engaged with the spatial alternation task for at least 6 out of 8 weeks with a daily engagement of >10/day. The duration and daily engagement were decided prior to the data collection. The image recognition or visuospatial tasks were included only when the former criterion was met and when the total number of engagements in the image recognition or visuospatial tasks was >10 times in total (for each of these tasks). To assess learning (practice) effects on the image recognition tasks, the performances were split into two equal blocks (early vs late) and were included in the final analysis if there were at least ten measurements on each task per block. During Phase 2 frequency of image changes was increased from *1 change/day (Phase 1) to *5 changes/day (Phase 2) to assess learning effects. We also excluded a small number of Participants (n = 17, S1 Table in S1 Appendix) who showed abnormally high (average performance >90 % ve všech ITI) nebo neobvykle nízké úrovně výkonu (<60%) under the assumption that they likely misunderstood the task by using external reminders (high performers, n = 7) or choosing mostly randomly (low performers, n = 10). The criteria for outliers were chosen a priori before commencing the study. It must be noted that the main results do not change if we do not exclude these Outliers. The final number of Participants included in the final analysis is shown in S2 Table in S1 Appendix and in the participation flowchart diagram (S1 Fig in S1 Appendix).

Úlohy prostorového střídání a dvojitého prostorového střídání

Výkon na střídání úloh byl hodnocen v pěti různých intervalech mezi zkouškami (ITI): (1)<2min; (2) 2–5 min; (3) 5–10 min; (4) 10–30 min, and (5) 30min-5.5 hours (the maximum ITI set by the program was 3 hours; however, in some cases, Participants engaged with the App at some later times, Fig 1B) to ensure adequate sampling for each interval (>100 vzorků na interval). Medián všech hodnot v příslušné přihrádce je zobrazen jako pozice této přihrádky v grafech. ITI se zobrazují jako protokoly (min), aby se usnadnila vizualizace dat. Výkon v úloze dvojitého střídání byl rozdělen na win-shift (účastníci museli střídat dříve vybranou stranu, aby udělali správnou volbu) a win-stay úkol (účastníci se museli držet na dříve zvolené straně, aby udělali správnou volbu) .

Statistická analýza

Data byla analyzována pomocí MATLAB (The MathWorks Inc.). Všechny statistické testy jsou uvedeny v hlavním textu a doplňkových metodách. Závislost na výkonu na ITI byla hodnocena pomocí opakovaného měření ANOVA. Párový t-test byl použit k odhadu, zda existuje významný rozdíl ve výkonu v úlohách s jednoduchou a dvojitou alternací a mezi složkami win-stay a win-shift úlohy s dvojitou alternací. Pro srovnání byl použit průměrný výkon napříč všemi ITI. Jeden vzorek t-testu byl použit k odhadu, zda existuje významný rozdíl mezi úkoly IR a VS v různých fázích. K odhadu významnosti účinku u různých věkových skupin byla použita jednocestná ANOVA s Bonferroniho korekcí. Pro statistickou analýzu byly kombinovány úlohy rozpoznávání jednoho a dvojitého obrazu. K porovnání výsledků dotazníku mezi různými věkovými skupinami byl použit Kruskal-Wallisův H test. Úroveň šance pro rozpoznávání obrazu a vizuoprostorové úkoly byla vypočtena za předpokladu, že po opětovné aktivaci okna programu účastník náhodně vybere, že se jeden nebo oba obrazy změnily, se stejnou pravděpodobností mezi všemi čtyřmi vizuálními úkoly.

Korelační analýza

Spearmanův koeficient pořadové korelace byl použit k odhadu změny výkonu na úlohách s dvojitou prostorovou alternací v průběhu dnů.

Sběr zpětné vazby

Na konci osmi týdnů byli účastníci informováni, že jejich účast byla dokončena a již nebudou dostávat žádnou platbu, i když by mohli pokračovat v používání hAge, pokud by chtěli, a shromážděná data budou použita ve studii. Požádali jsme také účastníky, aby vyplnili krátký formulář zpětné vazby a demografický dotazník (obr. S2 v příloze S1). Účastníci fáze 2, kteří splnili kritéria pro zařazení, byli navíc požádáni o vyplnění krátkého navazujícího dotazníku týkajícího se jejich životního stylu a motivace (zde motivací rozumíme ochotu dodržovat požadavky úkolu) při používání programu hAge (S1 Soubor v příloze S1) a byli pozváni k účasti na diskusi Focus Group (Soubor S2 v příloze S1), aby lépe porozuměli jejich zkušenostem s prováděním úkolů a strategiím, které používali k jejich řešení. Dotazník se skládal z 5 otázek, které byly na 5-bodové Likertově škále. Ze 72 lidí, kterým byl zaslán e-mail, odpovědělo na dotazník 45 (62,5 %). Ze 45 respondentů bylo 16 ze starších, 10 ze středních a 19 z mladších věkových skupin. Bylo vybráno 10 účastníků pro následné Focus groups. Každá cílová skupina se skládala ze 3–4 účastníků a dvou výzkumníků zapojených do studie a setkání trvalo *1 hodinu. Celkem jsme uskutečnili 3 setkání Focus group.

Výsledek

Fáze 1: Demonstrace proveditelnosti hAge pro dlouhodobé, vzdálené a nekontrolované hodnocení dlouhodobé paměti

In total, 151 healthy adults (18–81 years old; mean±s.d.: 48±20 years old; 63% females, Fig 1C, S2 Fig, S3 Table in S1 Appendix) took part in Phase 1, of whom 22% (67% females, S3 Fig in S1 Appendix) passed the inclusion criteria (S1, S2 Figs in S1 Appendix; engaged with the App for at least six weeks, see Methods) and were used for subsequent analysis. It must be noted that the majority of Participants were excluded due to an 'insufficient' number of days they engaged with the program (S4 Fig in S1 Appendix; less than 42 out of 56 days; with the majority of Participants engaging for at least *30 days) and not due to the low number of daily engagements. The age distribution was comparable between these two populations. On the other hand, we also found that many Participants continued to play beyond the requested 8-week period (Fig 1D, S4 Fig in S1 Appendix) at high daily engagement levels, with many reporting that they liked using the program and wished to continue playing (S4 Table in S1 Appendix), supporting the feasibility of such active frequent unsupervised testing. To assess whether performance on various memory tasks varied as a function of age, Participants were divided into older (>65 let), střední (50–60 let) a mladší (<50 years old) age groups. All age groups showed high performance on image recognition and visuospatial tasks with no significant difference between the groups (Fig 1E; average combined IR and VS tasks: F(2,30)=0.44, P = 0.65, one-way ANOVA test). The majority of errors on the visuospatial task resulted from missing the change. In line with our initial hypothesis, we also found that performance on the spatial alternation task rapidly decreased with longer ITIs (Fig 1F; F(4,124)=43.67, P = 6.4 × 10−13 with Greenhouse-Geisser correction, repeated measure ANOVA). However, unexpectedly, the average combined performance was lowest in the younger group, with no differences between the middle and older groups (Fig 1F, mean±s.m.e.: 72.8 ± 1.5%, 79.3±2.5%; 80.0±1.9% in younger, middle and older age groups respectively; P = 0.009, F(2,30)=5.53, one-way ANOVA) even though the performance on analogous clinic-based memory tests typically negatively correlates with age [29]. Based on previous studies [30, 31] and the results from the follow-up Questionnaire (S1 File in S1 Appendix), the higher absolute performance of the middle and older groups may be attributed to differences in commitment levels, with older and middle groups likely dedicating more cognitive effort in an attempt to correctly complete the task. Namely, when the Participants were asked if they often made a random choice to end the engagement and return to their previous activities, the younger group did this significantly more often compared to older and middle age groups (Fig 1G, randomness score mean±s.m.e.: 2.4±0.3, 1.4 ±0.2; 1.4±0.2 in younger, middle and older age groups respectively; P = 0.01, X2 (2, 42) = 9.2, Kruskal-Wallis H test). Interestingly, the groups' subjective perception of commitment and motivation was not significantly different (Fig 1H). In addition, the younger group tended to have higher levels of perceived distraction, possibly due to more active lifestyles, although the difference was not significant (Fig 1I, obligations' score mean±s.m.e.: 2.5±0.2, 1.6±0.3; 2.1±0.2 in younger, middle and older age groups respectively; P = 0.099, X2(2, 42)=4.63, Kruskal-Wallis H test). The assumption of lower commitment levels in a younger group was further corroborated by a steep decline in the average performance of a younger group on the spatial alternation task, which happened after the required 8 weeks after which participants were notified about the end of their participation and weekly participation payments were discontinued; and which was not observed in the older and middle groups (S5 Fig in S1 Appendix). On the other hand, the observed decline in the younger group could also be explained by the higher cognitive load as most of the Participants from the younger group were also using their computers for work.

Fáze 2: Hodnocení výkonu u náročnějších úkolů

Druhá, náročnější verze (Fáze 2) programu hAge s modifikovanými SA, VS a IR úlohami zvýšila kognitivní nároky potřebné k jejich řešení. Na základě zjištění z analogických standardních testů jsme předpokládali, že účastníci budou vykazovat snížený výkon ve všech úkolech. To je důležité, protože vysoký průměrný výkon pozorovaný během fáze 1 může vést k efektu stropu a omezit použitelnost našeho přístupu. Místo jednoduché SA úlohy jsme implementovali pravidlo dvojité prostorové alternace (DSA) (viz Metody). Kromě toho byly společně zobrazené obrázky v úkolech IR a VS nakresleny ze stejné kategorie obrázků, díky čemuž jsou výrazně podobnější, a proto je obtížnější rozpoznat změnu (obr. 2A). Celkem 72 dospělých (19–73 let; průměr ± sd: 53 ± 15 let; 67 % žen) se zúčastnilo vydání 2. fáze (obr. 2B), z nichž 54 % splnilo kritéria pro zařazení (22–73 let). staré, 74 % žen, obr. 2C a 2D). 44 % (32/72) se také zúčastnilo fáze 1, aby bylo možné přímé srovnání. Důležité je, že ze 40 nových účastníků, kteří se účastní fáze 2, 53 % (21/4{133}}) splnilo kritéria pro zařazení, což naznačuje, že úpravy zavedené ve fázi 2 (oprava technických závad, změna aktivačních zvuků a úpravou kognitivních úkolů) dokázali výrazně zlepšit úrovně adherence ve srovnání s fází 1. Je však třeba poznamenat, že nemůžeme vyloučit, že zlepšená adherence může být ovlivněna zahrnutím motivovanějších účastníků z fáze 1, kteří se změnili jejich ID a nebyly jako takové identifikovány. Kromě toho zahrnutí účastníci fáze 1 a fáze 2 měli určité rozdíly ve věkové distribuci (obr. S3 v příloze S1), což také mohlo způsobit určité rozdíly v úrovních adherence. Jak se očekávalo, účastníci, kteří se zúčastnili fáze 1 a fáze 2, měli výrazně horší výsledky v dSA ve srovnání s úlohou SA (průměrný rozdíl ± sme: 9,7±0,2 %; P=0,017, t=-2 .53, df=27 paired-sample t-test), pravděpodobně kvůli zvýšené zátěži paměti, která vyžaduje zapamatování poslední volby a pořadí v rámci sekvence voleb. Podobně jako ve fázi 1 výkon v úloze dSA klesal s rostoucí ITI (obr. 2E a 2F(4, 148)=13,76, P=1,05 × 10−6 s korekcí Greenhouse-Geisser , opakované měření ANOVA). Na rozdíl od fáze 2 však již nebyl významný rozdíl v průměrném výkonu mezi různými věkovými skupinami (obr. 2E; P=0.11, F(2, 36)=2.38, jeden- způsobem ANOVA). Je zajímavé, že výkon v úloze dSA se měnil v závislosti na typu volby, kterou si účastníci vybrali. Totiž v jednom případě byla správná volba opakem předchozí volby, vyžadovala střídání (win shift), zatímco v jiném případě musel účastník opakovat předchozí volbu (win-stay). Průměrný výkon v úloze win-shift byl výrazně nižší ve srovnání s úlohou winstay (obr. 3A, průměrný rozdíl±sme: 7,6±1,3 %, P=4,1 × 10−4, t=-3 .87, df=38, párový vzorek t-test), což naznačuje, že pro účastníky bylo obtížnější zapamatovat si střídání ve srovnání s držením na stejné straně. Mezi skupinami nebyl žádný významný rozdíl ve výkonu u úkolů win-shift a win-stay (relativní výkon) (obr. 3B, průměr ±sme: P=0.22, F(2,36){{90 }}.58, jednosměrná ANOVA). Dále jsme zjišťovali, zda nám naše longitudinální hodnocení umožnilo odhalit jakékoli praktické účinky dříve používané k hodnocení kognitivního poklesu u pacientů s MCI [20–22]. Abychom tuto otázku vyřešili, zjišťovali jsme, zda v průběhu času došlo k nějakým změnám ve výkonu úloh při přepínání mezi oběma pozicemi a při zachování doby trvání. Výkon starších a středních skupin v úkolu winstay se se zkušenostmi skutečně výrazně zlepšil (obr. 3C, ρ=0.40, P=0.0013; a ρ=0.36, P=0,004; Spearmanova korelace pořadí a pořadí), zatímco výkon v úloze win-shift v průměru zůstal v průběhu času podobný (ρ =-0,03, P=0,80 a ρ=0.002, P=0.99, v tomto pořadí; Spearmanova korelace pořadí a pořadí). Je pozoruhodné, že výkon se nezlepšil se zkušenostmi v mladší skupině s úlohami win-stay nebo win-shift (ρ=0,089, P=0,49 a ρ =0,14 , P=0.27, v tomto pořadí; Spearmanova korelace pořadí a pořadí). Jak se očekávalo, celkový výkon při rozpoznávání obrazu a vizuoprostorových úkolech (obr. 4A) byl významně nižší ve fázi 2 ve srovnání s fází 1 u všech účastníků, kteří se zúčastnili obou fází studie (obr. 4B; průměrný rozdíl ± sme: 49,0 ±5,4 %, P=5,4 × 10−8, t=-7,5, df=26 jednovýběrový t-test). Nová úloha poskytla široké rozpětí skóre a vyhnula se efektům stropu (100% výkon) i nejnižší úrovně (úroveň šance *5 %, viz Metody). Stejně jako v 1. fázi nebyl mezi různými věkovými skupinami žádný významný rozdíl ve výkonu (kombinovaný průměrný výkon na IR a VS úlohách průměr±sme: 71,2±1,2 %, 51,4±1,1 % a 53,1±1,1 % u starších, středních a mladší skupiny, respektive P=0.091, F(2, 35)=2.57). Obecně platí, že vzhledem k relativně vysoké podobnosti obrázků se většina chyb u všech věkových skupin vyskytla, když účastníci nezaznamenali žádnou změnu, která byla výraznější ve střední a mladší skupině, zatímco ostatní typy chyb zůstaly mezi skupinami podobné (obr. 4C ). Většina takových falešně negativních výsledků byla vytvořena během úlohy VS, zatímco nejméně se vyskytlo u úlohy d-IR, což odráží různé úrovně obtížnosti těchto úloh (obr. 4D). V průběhu času nedošlo k žádnému celkovému znatelnému zlepšení úkolů VS nebo IR v žádné věkové skupině (obr. 4E).

Obr. 2. Výkon ve fázi 2 programu hAge. Odpověď: Fáze 2 hAge byla výrazně náročnější ve srovnání s fází 1. Úkol SA byl změněn na úkol s dvojitou prostorovou alternací (dSA), kde se účastníci museli střídat při každé druhé volbě, aby vybrali správnou stranu (LLRRLLRR). Simultánně prezentované obrázky na IR a VS úlohách byly losovány ze stejných kategorií. B: Rozdělení žen (vlevo) a mužů (vpravo) podle věku. C: Denní úrovně zapojení během studie. Zóna placené účasti je zobrazena oranžově. D: Úrovně dodržování při různé době trvání a denní účast v programech fáze 1 (černá) a fáze 2 (červená). Osa x odpovídá počtu týdnů zapojení. Plné čáry ukazují minimální denní úroveň zapojení rovnající se 10 použité v analýze. Přerušované čáry odpovídají minimálním denním úrovním zapojení nastaveným na 4, 6, 8 (nad plnými čarami) a 12, 14, 16, 18 a 20 (pod plnými čarami). Jak se očekávalo, úrovně přilnavosti klesají se zvýšeným denním zapojením a celkovou požadovanou dobou trvání zapojení. E: Stejně jako v úloze SA fáze 1 výkon v úloze dSA negativně koreloval s obdobím mezi studiem ve všech věkových skupinách. Mezi různými věkovými skupinami nebyl žádný významný rozdíl ve výkonnosti.

Obr. 3. Rozdílné výkony při denních úkolech se směnou a pobytem. Odpověď: Všechny věkové skupiny vykazovaly různé výkony v úkolech dSA se směnou (střídání výběru) a s možností setrvání (zachovejte stejnou volbu). B: Mezi různými věkovými skupinami nebyl žádný rozdíl v relativním výkonu (rozdíl mezi výkonem v úkolech se směnou a pobytem). C: Celkový výkon (vlevo) se nezměnil se zkušenostmi v žádné věkové skupině. Zatímco však výkon v úloze win-shift vyžadující zapamatování si alternativních možností se se zkušenostmi nezlepšil, výkon v úloze win-stay (tj. nezapomenout držet se stejné volby) se u starších a středních skupin stále výrazně zlepšoval. ale ne v mladší skupině.

Definování minimálních kritérií pro zařazení

In the analysis above, we used only Participants who passed our a priori defined inclusion criteria, which, due to the exploratory nature of the current study, was set out as rather conservative (at least 42 days of participation with a daily engagement of >10 engagements/day) to ensure adequate statistical power. Next, we aimed to establish a set of minimal requirements for the number of engagement days and daily engagement levels, which would not qualitatively change the main conclusions of the current study. To address this question, we analyzed how the performance on the AC task changed as a function of ITI on the first day of engagement in the Phase 1 dataset (144/151 Participants; Participants had to engage in the AC task at least twice on the first day to be included: Three Participants engaged less than two times on the first day of participation from the younger, three from the older and one from the middle group). We found that one day of engagement was sufficient to demonstrate that the performance on the AC task dropped significantly with longer ITIs (Fig 5a, F(4, 328)=3.24, P = 0.0196 with Greenhouse-Geisser correction, repeated measures ANOVA) with no difference in average performance across age groups (F(2, 139)=1.3, P = 0.27 one-way ANOVA). The average daily engagement level of included Participants was equal to (mean± s.d.) 19±12. Using these newly adjusted inclusion criteria (>19 smluv za první den), očekávaná úroveň dodržování je 42,4 % (64/151). Dále jsme se zaměřili na stanovení minimálního počtu dní potřebných ke spolehlivému zjištění zlepšení výkonu praxí. S použitím datového souboru fáze 2 (39/72; s počátečními a priori stanovenými kritérii) jsme zjistili, že ve starší věkové skupině se účinek cvičení stává významný přibližně za dva týdny (obr. 3C; ρ=0.63 , P=0,019; průměrný počet denních interakcí (průměr ± sd): 21 ± 13); trvá však přibližně měsíc (30 dní), než se efekt cvičení stane významný ve střední věkové skupině (ρ=0,45, P=0,013; průměrný počet denních zapojení v této skupina (průměr ± sd): 13 ± 7). Všimněte si, že průměrná denní angažovanost byla nižší ve střední věkové skupině ve srovnání se starší skupinou během prvních dvou týdnů, což mohlo mít za následek delší dobu, než se projevil účinek cvičení.

Obr. 4. Výkon na 2. fázi IR a VS úloh. A: Příklad úloh vlevo l-IR (horní vložka) a VS (dolní vložka). Všechny obrázky byly nakresleny ze stejné kategorie „letadla“. B: Výkon v úkolech IR a VS fáze 2 byl nižší než ve fázi 1. C: Typ chyb v úkolech IR a VS pro každou věkovou skupinu. Chyby „chybějící změna“ se vyskytovaly výrazně častěji než jiné chyby v mladších a středních věkových skupinách (P<0.01 after Bonferroni correction). There was no significant difference between different types of errors in the older group. D: Breakdown of choices associated with different types of errors (specified in legend). Task types are shown on the x-axis. fucking-diametersign denotes no image change taking place. All age groups missed the change in VS task significantly more often compared to other image recognition tasks (P<0.012 after Bonferroni correction), while the missing change occurred significantly more seldom when both images changed (P<10−5 after Bonferroni correction, top left). The Participants tended to significantly overreact to no change (fucking-diameter-sign) by incorrectly pressing left (L), right (R), or both (LR) buttons (P<10−5 after Bonferroni correction, top right). E: The performance on different IR and VS tasks did not noticeably improve with experience: the first half of total engagements are shown in the dark, and the latter half in light colors for each age group.

Obr. 5. Výkon ve fázi 1 s upravenými minimálními kritérii pro zařazení. Odpověď: Výkon v první den zapojení u všech účastníků fáze 1, kteří v daný den použili program alespoň dvakrát (n=144). Výkon negativně koreloval s mezisoudním obdobím ve všech věkových skupinách. Mezi různými věkovými skupinami nebyl žádný významný rozdíl ve výkonnosti. B: Výkon na IR a VS úlohách pomocí až čtyř zapojení s každým typem úlohy.

Nakonec jsme zkoumali, zda by minimální vzorek čtyř v každém rozpoznávání obrazu a visuoprostorovém testu postačoval k prokázání podobného výkonu jako na obr. 1E získaného s použitím větších velikostí vzorků. Ve skutečnosti jsme našli kvalitativně podobné výsledky (obr. 5b) s použitím celého souboru dat fáze 1 (151 účastníků s až čtyřmi zapojeními na účastníka v každém typu úkolu).

Zkušenosti s bylinkami Cistanche – Zlepšete paměť

Diskuse

Here we described a novel digital game-like platform for remote longitudinal unsupervised and frequent assessment of long-term memory known to rely on the hippocampal-trans-entorhinal circuitry in humans and other mammals [6, 8–10, 14, 32–35]. Based on Phase 1 results, we report a 42.4% Participant adherence level, which is comparable to other similar state-of-the-art unsupervised platforms [36–38]. We anticipate that the adherence levels will be further improved by implementing our approach on mobile devices and making it available on a wider range of operating systems, not just Windows PCs. Furthermore, given that our analysis of inclusion criteria showed that shorter periods of engagement should be sufficient to make a reliable characterization of MTL-related memory, presenting future studies with shorter duration requirements may further increase adherence rates. Our results show that in line with previous findings on analogous spatial memory tests conducted in clinics and research laboratories, the performance on spatial alternation and double spatial alternation tasks negatively correlates with inter-trial intervals. Importantly, unlike other tests, we could simultaneously sample the whole range (20 seconds—3 hours) of intertrial intervals. Furthermore, the task difficulty levels could be dynamically adjusted to optimize the spread of scores and avoid both ceiling and floor effects. Namely, the difficulty level could be controlled by introducing more complex rules of spatial alternation or by making the images more similar in image recognition and visuospatial task. Notably, we found strong practice effects on double spatial alternation tasks in older and middle age groups (>50 years old). Previously, improvements in similar spatial memory tasks were identified as potential measures for assessing cognitive decline in MCI patients [20–22]. Unexpectedly, we found that the younger group performed worse than the older group in the Phase 1 AC task. This suggests that even though remote testing may solve frequency and scalability limitations associated with standard neurophysiological assessments, it brings an entirely different set of challenges related to testing in uncontrolled environments. We hypothesize that participants' ability to solve a given task in real-world environments is often significantly influenced by other factors not directly related to long-term memory, such as cognitive load, external distractions, motivation, and compliance. The analysis of questionnaire data further supported this hypothesis. Namely, we found that the younger group tended to randomly press the buttons to proceed with their ongoing activities significantly more frequently than older and middle age groups (Fig 1G). Given such confounds, we anticipate that such unsupervised active testing may be more suitable for older age groups (>50 let), kteří mohou být motivováni svým přáním získat nestranné hodnocení jejich kognitivních schopností, které může mít klinický význam. Zájem o klinickou relevanci u starších skupin byl potvrzen během diskusí Focus Group. Také se domníváme, že v nekontrolovaných prostředích mohou být vhodnější měření relativního než absolutního výkonu. Toho lze dosáhnout vytvořením personalizovaných úloh dvojité prostorové alternace, rozpoznávání obrazu a vizuoprostorových úloh s různým stupněm obtížnosti úpravou časových intervalů mezi volbami (úloha dvojité prostorové alternace), použitím různých pravidel výběru nebo vyladěním podobnosti mezi prezentovanými snímky. jak bylo provedeno ve Fázi 1 a Fázi 2 rozpoznávání obrazu a vizuoprostorové úlohy. Takové personalizované přizpůsobení bude klást různé kognitivní požadavky potřebné k řešení úkolů, zatímco ostatní vnější faktory budou podobné. A konečně, přidání dalších ověřených měřítek motivačních faktorů, které mají mít nezávislý způsob hodnocení osobní motivace a úrovně interference, může pomoci odlišit výkonnost související s pamětí od jiných nekontrolovaných faktorů. Může to být několik jednoduchých otázek na konci každého dne, případně v kombinaci s pasivními čteními, jako je čas do zapojení, počet zapojení a reakční doba, o které je známo, že je ovlivněna motivací [39]. V souhrnu naše výsledky ukazují, že hAge představuje slibný nový přístup k hromadnému testování dlouhodobé paměti závislé na MTL za etiologických podmínek vzdáleným a nekontrolovaným způsobem. Aby bylo možné ověřit jeho užitečnost pro klinickou diagnostiku ve velkém měřítku, bude muset být testován v klinických populacích a implementován na mobilních zařízeních namísto stolních počítačů. To by mělo dramaticky zvýšit jeho flexibilitu a úroveň přilnavosti a umožnit propojení výsledků výkonu s externími faktory běžně měřenými mobilními zařízeními (např. spánek, cvičení, poloha atd.). Kromě toho bude muset být platforma ověřena proti dobře zavedeným biomarkerům AD a korelována se zobrazovacími měřeními MTL a prefrontálních oblastí.

Doplněk Cistanche v mé blízkosti – Zlepšení paměti

Reference

1. Swainson R. a Hodges JR a Galton CJ a Semple J. a Michael A. a Dunn BD et al. Včasná detekce a diferenciální diagnostika Alzheimerovy choroby a deprese s neuropsychologickými úkoly. Demence a geriatrické kognitivní poruchy, 12(4), s. 265–280,(8 2001). https://doi.org/10. 1159/000051269 PMID: 11351138

2. Fuld PA a Masur DM a Blau AD a Crystal H. a Aronson MK Hodnocení objektové paměti pro prospektivní detekci demence u normálně fungujících starších osob: prediktivní a normativní data. Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology, 12(4), s. 520–528,(8 1990). https://doi.org/10. 1080/01688639008400998 PMID: 2211974

3. Elias MF a Beiser A. a Wolf PA a Au R. a White RF a D'Agostino RB Preklinická fáze Alzheimerovy choroby: 22-letá prospektivní studie Framinghamské kohorty. Archives of Neurology, 57(6), s. 808–813,(6 2000). https://doi.org/10.1001/archneur.57.6.808 PMID: 10867777

4. Braak H. a Braak E. Neuropatologický staging změn souvisejících s Alzheimerovou chorobou. Acta Neuropathology gica, 82(4), str. 239–259, (1991). https://doi.org/10.1007/BF00308809 PMID: 1759558

5. Scoville William Beecher a Milner Brenda. Ztráta nedávné paměti po bilaterálních hipokampálních lézích. Journal of Neurology, Neurosurgery, and Psychiatry, 20(4), s. 11–21, (1957). https://doi.org/10.1136/ jnnp.20.1.11 PMID: 13406589

6. Squire Larry R. a Zola-Morgan Stuart a Chen Karen S. Lidská amnézie a zvířecí modely amnézie: Výkon pacientů s amnézií v testech určených pro opice. Behavioral Neuroscience, 102 (2), s. 210–221, (1988). https://doi.org/10.1037/0735-7044.102.2.210 PMID: 3130073

7. Backman L. a Small BJ a Fratiglioni L. Stabilita preklinického deficitu epizodické paměti u Alzheimerovy choroby. Brain: A Journal of Neurology, 124 (Pt 1), s. 96–102, (1 2001). https://doi.org/10. 1093/mozek/124.1.96 PMID: 11133790

8. LANGE KELLY L. a BONDI MARK W. a SALMON DAVID P. a GALASKO DOUGLAS a DELIS DEAN C. a THOMAS RONALD G. et al. Pokles verbální paměti během preklinické Alzheimerovy choroby: Vyšetření vlivu genotypu APOE. Journal of the International Neuropsychological Society: JINS, 8(7), s. 943–955,(11 2002). https://doi.org/10.1017/s1355617702870096 PMID: 12405546

9. Owen AM a Sahakian BJ a Semple J. a Polkey CE a Robbins TW vizuálně-prostorová krátkodobá rozpoznávací paměť a učení po excizích temporálního laloku, excizích frontálního laloku nebo amygdalo-hippokampektomii u člověka. Neuropsychologia, 33(1), s. 1–24,(1 1995). https://doi.org/10.1016/ 0028-3932(94)00098-A PMID: 7731533

10. Stern CE a Hasselmo M. Recognition Memory—přehledová kniha, (2010). Elsevier Ltd.

11. Burgess Neil a Maguire Eleanor A a O'Keefe John. Lidský hippocampus a prostorová a epizodická paměť. Neuron, 35(4), s. 625–641,(8 2002). https://doi.org/10.1016/S0896-6273(02)00830-9 PMID: 12194864

12. O'Keefe John a Nadel Lynn. Hippocampus jako kognitivní mapa. (1978). Oxford University Press.

13. článek Tisíce pacientů čekajících na diagnózu demence během krize Covid. The Guardian, (5 2021).

14. Jeneson Annette a Squire Larry R. Pracovní paměť, dlouhodobá paměť a funkce mediálního temporálního laloku. Učení a paměť (Cold Spring Harbor, NY), 19(1), s. 15–25,(1 2012). https://doi.org/ 10.1101/lm.024018.111 PMID: 22180053

15. Funahashi Shintaro. Pracovní paměť v prefrontálním kortexu. Brain Sciences, 7(5), str. 49,(5 2017). https://doi.org/10.3390/brainsci7050049 PMID: 28448453

16. Barbeau E. a Didic M. a Tramoni E. a Felician O. a Joubert S. a Sontheimer A. et al. Hodnocení paměti vizuálního rozpoznávání u pacientů s MCI. Neurologie, 62(8), s. 1317–1322,(4 2004). https://doi.org/10.1212/01.WNL.0000120548.24298.DB PMID: 15111668

17. Argyropoulos Georgios PD a Dell'Acqua Carola a Butler Emily a Loane Clare a Roca-Fernandez Adriana a Almozel Azhaar a kol. Funkční specializace mediálních temporálních laloků v lidské rozpoznávací paměti: Disociační účinky poškození hippocampu versus parahipocampal. Mozková kůra (New York, NY: 1991), str. bhab290, (9 2021).

18. Wixted John T. Teorie duálního procesu a teorie detekce signálu rozpoznávací paměti. Psychologická revue, 114(1), s. 152–176,(1 2007). https://doi.org/10.1037/0033-295X.114.1.152 PMID: 17227185

19. Beracochea Daniel J. a Jaffard Robert. Účinky ibotenických lézí mammilárních těl na spontánní a odměněné prostorové střídání u myší. Journal of Cognitive Neuroscience, 2(2), s. 133– 140, (4 1990). https://doi.org/10.1162/jocn.1990.2.2.133 PMID: 23972022

20. Duff Kevin a Lyketsos Constantine G. a Beglinger Leigh J. a Chelune Gordon a Moser David J. a Arndt Stephan a kol. Účinky praxe předpovídají kognitivní výsledek u amnestických mírných kognitivních poruch. The American Journal of Geriatric Psychiatry: Official Journal of the American Association for Geriatric Psychiatry, 19(11), s. 932–939,(11 2011). https://doi.org/10.1097/JGP. 0b013e318209dd3a PMID: 22024617

21. De Simone Maria Stefania a Perri Roberta a Rodini Marta a Fadda Lucia a De Tollis Massimo a Caltagirone Carlo a kol. Nedostatek praktických účinků na paměťové úkoly předpovídá konverzi na Alzheimerovu chorobu u pacientů s amnestickou mírnou kognitivní poruchou. Journal of Geriatric Psychiatry and Neurology, str. 0891988720944244, (7 2020). PMID: 32734799

22. Jutten Roos J. a Grandoit Evan a Foldi Nancy S. a Sikkes Sietske AM a Jones Richard N. a Choi Seo-Eun a kol. Nižší praktické účinky jako ukazatel kognitivní výkonnosti a rizika demence: Přehled literatury. Alzheimerova choroba a demence (Amsterdam, Nizozemsko), 12(1), str. e12055, (2020). https://doi.org/10.1002/dad2.12055 PMID: 32671181

23. Nilsson Lars-Garan a Adolfsson Rolf a Backman Lars a de Frias Cindy M. a Molander Bo a Nyberg Lars. Betula: Prospektivní kohortová studie o paměti, zdraví a stárnutí. Stárnutí, neuropsychologie a kognice, 11(2-3), s. 134–148,(6 2004). https://doi.org/10.1080/13825580490511026

24. Nilsson Lars-Goran a Backman Lars a Erngrund Karin a Nyberg Lars a Adolfsson Rolf a Bucht Gosta a kol. Prospektivní kohortová studie Betula: Paměť, zdraví a stárnutí. Stárnutí, neuropsychologie a kognice, 4(1), s. 1–32, (3 1997). https://doi.org/10.1080/13825589708256633

25. Alescio-Lautier B. a Michel BF a Herrera C. a Elahmadi A. a Chambon C. a Touzet C. et al. Vizuální a vizuoprostorová krátkodobá paměť u mírné kognitivní poruchy a Alzheimerovy choroby: role pozornosti. Neuropsychologia, 45(8), s. 1948–1960,(4 2007). https://doi.org/10.1016/j. Neuropsychologia.2006.04.033 PMID: 17275041

26. Ericsson K. Anders a Kintsch Walter. Dlouhodobá pracovní paměť. Psychologická revue, 102(), s. 211–245, (1995). https://doi.org/10.1037/0033-295X.102.2.211 PMID: 7740089

27. Baddeley Alan. Pracovní paměť: teorie, modely a kontroverze. Annual Review of Psychology, 63(1), s. 1–29, (2012). https://doi.org/10.1146/annurev-psych-120710-100422 PMID: 21961947

28. Kaminski Jan. Střednědobá paměť jako most mezi pracovní a dlouhodobou pamětí. The Journal of Neuroscience: The Official Journal of the Society for Neuroscience, 37(20), str. 5045–5047, (5 2017). https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.{10}}.2017 PMID: 28515306

29. Gazzaley Adam a Cooney Jeffrey W. a Rissman Jesse a D'Esposito Mark. Deficit potlačení shora dolů je základem zhoršení pracovní paměti při normálním stárnutí. Nature Neuroscience, 8(10), s. 1298–1300,(10 2005). https://doi.org/10.1038/nn1543 PMID: 16158065

30. Healey M. Karl a Campbell Karen L. a Hasher Lynn. Kognitivní stárnutí a zvýšená roztržitost: náklady a potenciální přínosy. Progress in Brain Research, 169(1), s. 353–363, (2008). https://doi.org/ 10.1016/S0079-6123(07)00022-2 PMID: 18394486

31. Martinson Brian C. a Crain A. Lauren a Sherwood Nancy E. a Hayes Marcia a Pronk Nico P. a O'Connor Patrick J. Zkreslení dosahu populace a náboru v udržovací RCT u fyzicky aktivních starších dospělých. Journal of fyzické aktivity a zdraví, 7(1), s. 127–135,(1 2010). https://doi.org/ 10.1123/jpah.7.1.127 PMID: 20231764

32. Mahut H. a Zola-Morgan S. a Moss M. Hippokampální resekce zhoršují u opice asociativní učení a rozpoznávací paměť. Journal of Neuroscience, 2(9), s. 1214–1220,(9 1982). https://doi. org/10.1523/JNEUROSCI.02-09-01214.1982 PMID: 7119874

33. Zola SM a Squire LR a Teng E. a Stefanacci L. a Buffalo EA a Clark RE Zhoršená rozpoznávací paměť u opic po poškození omezeném na oblast hipokampu. The Journal of Neuroscience: The Official Journal of the Society for Neuroscience, 20(1), s. 451–463,(1 2000). https://doi. org/10.1523/JNEUROSCI.{8}}.2000 PMID: 10627621

34. Kafkas Alex a Montaldi Daniela. Jak paměťové systémy detekují a reagují na novinku? Neuroscience Letters, 680(1), s. 60–68,(7 2018). https://doi.org/10.1016/j.neulet.2018.01.053 PMID: 29408218

35. Broadbent Nicola J. a Squire Larry R. a Clark Robert E. Prostorová paměť, rozpoznávací paměť a hipokampus. Proceedings of the National Academy of Sciences, 101(40), s. 14515–14520,(10 2004). https://doi.org/10.1073/pnas.0406344101 PMID: 15452348

36. Coutrot Antoine a Silva Ricardo a Manley Ed a de Cothi Will a Sami Sabre a Bohbot Veronique D. a kol. Globální determinanty navigační schopnosti. Aktuální biologie, 28(17), s. 2861–2866.e4,(9 2018). https://doi.org/10.1016/j.cub.2018.06.009 PMID: 30100340

37. Lancaster Claire a Koychev Ivan a Blane Jasmine a Chinner Amy a Wolters Leona a Hinds Chris. Hodnocení proveditelnosti častého kognitivního hodnocení pomocí aplikace Mezurio pro chytré telefony: Observační a pohovorová studie u dospělých se zvýšeným rizikem demence. JMIR mHealth and uHealth, 8(4),(4 2020). https://doi.org/10.2196/16142 PMID: 32238339

38. Lancaster Claire a Koychev Ivan a Blane Jasmine a Chinner Amy a Chatham Christopher a Taylor Kirsten a kol. Gallery Game: Hodnocení dlouhodobé paměti pomocí chytrého telefonu u dospělých s rizikem Alzheimerovy choroby. Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology, 42(4), s. 329– 343,(5 2020). https://doi.org/10.1080/13803395.2020.1714551 PMID: 31973659

39. Eckner James T. a Chandran Sri Krishna a Richardson James K. Zkoumání role zpětné vazby a motivace při hodnocení klinické reakční doby. PM and R: the journal of Injury, function, and rehabilitation, 3(12), s. 1092–1097,(12 2011). https://doi.org/10.1016/j.pmrj.2011.04.022 PMID: 21852221