{"id":31898,"date":"2025-01-09T15:27:30","date_gmt":"2025-01-09T13:27:30","guid":{"rendered":"https:\/\/neuronup.com\/it\/?p=31898"},"modified":"2025-02-28T09:40:54","modified_gmt":"2025-02-28T07:40:54","slug":"valutazione-intensiva-delle-funzioni-esecutive-derivate-dalle-prestazioni-in-giochi-di-allenamento-cognitivo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/neuronup.com\/it\/notizie-su-neuronup\/valutazione-intensiva-delle-funzioni-esecutive-derivate-dalle-prestazioni-in-giochi-di-allenamento-cognitivo\/","title":{"rendered":"Valutazione intensiva delle funzioni esecutive derivate dalle prestazioni in giochi di allenamento cognitivo."},"content":{"rendered":"\n

Il ricercatore Antonio Javier Sutil Jim\u00e9nez espone in questo articolo le informazioni pi\u00f9 rilevanti dello studio “Valutazione intensiva delle funzioni esecutive derivata dalle prestazioni nei giochi di allenamento cognitivo”<\/em>, nel quale \u00e8 stata coinvolta la nostra piattaforma di stimolazione cognitiva, NeuronUP.<\/p>\n\n\n\n

Autori e universit\u00e0 coinvolte<\/h2>\n\n\n\n

Questo studio \u00e8 nato dallo Studio PENSA, il cui obiettivo era investigare l’effetto sulla progressione del declino cognitivo<\/a> tramite un intervento personalizzato che incoraggiava uno stile di vita sano, complementato con un composto naturale del t\u00e8 verde chiamato epigallocatechina gallato. Lo Studio PENSA \u00e8 stato guidato dal Barcelona\u03b2eta Brain Research Center (BBRC) e dall’Istituto Ospedale del Mar di Ricerca Medica (IMIM), collaborando con altre universit\u00e0 spagnole e NeuronUP<\/a> per studiare in modo innovativo le funzioni esecutive mediante monitoraggio remoto.<\/p>\n\n\n\n

Tra i principali autori, la concettualizzazione di questo studio \u00e8 stata realizzata da Natalia Soldevila-Domenech, Ilario de Toma e Rafael de la Torre dell’IMIM. Hanno partecipato anche ricercatori dell’Universit\u00e0 Pompeu Fabra di Barcellona<\/a>, dell’Istituto di Salute Carlos III<\/a>, del Centro di Ricerca Biomedica sulla Fragilit\u00e0 e l’Invecchiamento Sano (CIBERFES)<\/a> di Madrid e della Monash University di Melbourne<\/a> per l’analisi dei dati, la loro interpretazione e la stesura del manoscritto. Inoltre, la partecipazione di I\u00f1igo Fern\u00e1ndez de Pi\u00e9rola e Carolina Sastre da NeuronUP \u00e8 stata rilevante per la raccolta dei dati, evitando conflitti di interesse rispetto ai risultati dello studio.<\/p>\n\n\n\n

Popolazione target<\/h2>\n\n\n\n

La popolazione target di questo studio era composta da persone senza declino cognitivo, di et\u00e0 compresa tra 60 e 80 anni<\/strong>. In particolare, \u00e8 stato selezionato un sottogruppo di 56 persone dallo Studio PENSA, 23 uomini e 33 donne della fascia d’et\u00e0 menzionata. I partecipanti sono stati inclusi progressivamente nello studio in gruppi di 9-14 persone<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

In primo luogo, \u00e8 stato verificato che fossero una popolazione con un rischio aumentato di Alzheimer<\/strong>, poich\u00e9 portatori del gene APOE-\u03b54<\/strong>. Successivamente, \u00e8 stata condotta una valutazione neuropsicologica standardizzata per confermare che i partecipanti non avevano una cognizione deteriorata e che i loro punteggi erano normali. Inoltre, i partecipanti dovevano soddisfare i criteri di declino cognitivo soggettivo (DCS). <\/p>\n\n\n\n

Declino cognitivo soggettivo (DCS)<\/h3>\n\n\n\n

Il declino cognitivo soggettivo (DCS) \u00e8 la percezione persistente di una persona di sperimentare una diminuzione delle capacit\u00e0 cognitive rispetto al proprio stato normale<\/strong>. Questo termine \u00e8 stato coniato circa un decennio fa per identificare il maggior rischio di sviluppare declino cognitivo lieve o malattia di Alzheimer in chi ha questa percezione soggettiva.<\/p>\n\n\n\n

Questo concetto \u00e8 di massima attualit\u00e0 e, dalla sua creazione, il numero di studi che collegano il DCS al declino cognitivo non ha smesso di crescere. Per maggiori informazioni, si pu\u00f2 consultare lo studio pubblicato su Lancet Neurology* in cui partecipa Jos\u00e9 Luis Molinuevo, anche autore dello studio qui revisionato.<\/p>\n\n\n\n

Valutazione – Trattamento<\/h2>\n\n\n\n

Programma di allenamento cognitivo<\/h3>\n\n\n\n

Il programma di allenamento cognitivo \u00e8 stato creato con 36 attivit\u00e0 di neuroriabilitazione<\/a><\/strong> della piattaforma NeuronUP<\/a> che i partecipanti hanno svolto da remoto sui loro computer o tablet.<\/p>\n\n\n\n

Inizialmente, i partecipanti venivano istruiti in presenza sull’uso della piattaforma e svolgevano due brevi sessioni per familiarizzarsi con le attivit\u00e0. Successivamente, \u00e8 stato elaborato un piano di allenamento progettato da neuropsicologi, che includeva 8 attivit\u00e0 per le funzioni esecutive, 6 per la memoria, 6 per il linguaggio, 6 per l’attenzione, 7 per le abilit\u00e0 visuospaziali e 3 per l’orientamento. Queste attivit\u00e0 sono state selezionate per coprire diversi domini cognitivi legati alla malattia di Alzheimer e implementate una volta al mese per 12 sessioni, con un ritmo di 2-3 sessioni a settimana, ciascuna composta da 3 attivit\u00e0 di circa 10 minuti.<\/p>\n\n\n\n

Convergent and Discriminant Validity of the Model<\/h3>\n\n\n\n

To study the convergent and discriminant validity of the model, global scores for executive functions and memory<\/strong> were used, employing both neuropsychological tests and the NeuronUP platform.<\/p>\n\n\n\n

<\/td>6 months<\/td>12 months<\/td><\/tr>
NeuronUP EXE vs Neuropsychology EXE<\/td>r = 0.66<\/td>r = 0.57<\/td><\/tr>
NeuronUP EXE vs Neuropsychology MEM<\/td>r = 0.45<\/td>r = 0.37<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>
EXE: Executive functions. MEM: Memory.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Additionally, the NeuronUP EXE measure showed a strong correlation with global cognition measures, such as the ADCS-PACC (r = 0.65), ADCS-PACC-plus-exe (r = 0.63), and MoCA (r = 0.47), and a moderate correlation with the MMSE (r = 0.42). Finally, a table of correlations between the NeuronUP EXE measure and some traditional measures is presented.<\/p>\n\n\n\n

Domain<\/td>Test<\/td>Baseline Measure<\/td>6-Month Measure<\/td>12-Month Measure<\/td><\/tr>
Executive Functions<\/td>FDT Flexibility<\/td>r = 0.10<\/td>r = 0.40<\/strong><\/td>r = 0.41<\/strong><\/td><\/tr>
<\/td>Digit Span Backwards<\/td>r = 0.34<\/strong><\/td>r = 0.46<\/strong><\/td>r = 0.35<\/strong><\/td><\/tr>
Memory<\/td>FCSRT IFR<\/td>r = 0.34<\/strong><\/td>r = 0.40<\/td>r = 0.15<\/td><\/tr>
<\/td>LM Recognition<\/td>r = 0.27<\/td>r = 0.20<\/td>r = 0.35<\/strong><\/td><\/tr>
Other Measure<\/td>Boston Naming Test<\/td>r = 0.66<\/strong><\/td>r = 0.66<\/td>r = 0.66<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>
Bold values indicate significance <0.010.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Adherence to the Platform<\/h3>\n\n\n\n

The average adherence to the cognitive training intervention was 73.8%.<\/strong> Nearly all participants (94.6%) completed at least half of the training sessions. In summary, the following table shows the evolution of adherence over the 12 months of training.<\/p>\n\n\n\n

Month<\/td>1<\/td>2<\/td>4<\/td>7<\/td>11<\/td>12<\/td><\/tr>
Average Adherence (%)<\/td>44.2<\/td>73.2<\/td>77.1<\/td>82<\/td>78.9<\/td>68<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Moreover, most participants (48 out of 56) completed an online survey about the intervention. In this survey, nearly all indicated that they had the necessary knowledge to use the platform, with more than 80% affirming that it was easy to use. Additionally, up to 70% of them considered that their motivation remained high throughout the study, deeming the frequency appropriate.<\/p>\n\n\n\n

Conclusion<\/h2>\n\n\n\n

Based on the PENSA study, it was decided to study a cohort of SCD patients to prevent potential progression to a neurodegenerative disease. This study validated the creation of an executive functions measure based on cognitive performance in games conducted on the digital platform NeuronUP.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

The study results support the validity of conducting these measurements through monthly remote monitoring, enabling the detection of changes in executive functions while minimizing learning effects. Minimization of learning effects is achieved by automatically adjusting difficulty to individual capacity, ensuring reliable measurements of each participant’s optimal performance after repeated testing. This suggests that this measure could be useful for overcoming limitations of traditional neuropsychological evaluation methods. Additionally, adherence to the cognitive training intervention was high, and participants rated the digital platform’s usefulness positively.<\/p>\n\n\n\n

References<\/h2>\n\n\n\n