Исследователь Антонио Хавьер Сутиль Хименес представляет в этой статье наиболее важную информацию исследования «Интенсивная оценка исполнительных функций на основе показателей в играх когнитивного тренинга», в котором участвовала наша платформа когнитивной стимуляции NeuronUP.
Авторы и участвующие университеты
Это исследование выросло из исследования PENSA, целью которого было изучить влияние персонализированного вмешательства по соблюдению здорового образа жизни, дополненного натуральным соединением зелёного чая эпигаллокатехин-галлатом, на прогрессирование когнитивного снижения. Исследование PENSA возглавили Barcelonaβeta Brain Research Center (BBRC) и Институт медицинских исследований больницы Дель-Мар (IMIM); в этой работе они сотрудничали с другими испанскими университетами и NeuronUP, чтобы инновационным способом изучить исполнительные функции с помощью дистанционного мониторинга.
Если выделить некоторых авторов, концепцию исследования разработали Наталия Сольдевила-Доменек, Иларио де Тома и Рафаэль де ла Торре из IMIM. В анализе данных, их интерпретации или написании рукописи также участвовали исследователи Университета Помпеу Фабра в Барселоне, Института здоровья Карлоса III, Сетевого центра биомедицинских исследований по хрупкости и здоровому старению (CIBERFES) в Мадриде и Университета Монаша в Мельбурне. Кроме того, важную роль в сборе данных сыграли Иньиго Фернандес де Пьерола и Каролина Састре из NeuronUP, что было призвано исключить конфликт интересов в отношении полученных в исследовании результатов.
Целевая группа
Целевую группу исследования составили люди без когнитивного снижения в возрасте от 60 до 80 лет. В частности, была взята подвыборка из 56 участников исследования PENSA — 23 мужчины и 33 женщины указанного возраста. Участники постепенно включались в исследование группами по 9–14 человек.
Сначала было подтверждено, что это группа с повышенным риском болезни Альцгеймера, поскольку участники были носителями гена APOE-ε4. Затем провели стандартизированную нейропсихологическую оценку, чтобы убедиться, что когнитивные функции участников не нарушены, а их баллы в норме. Кроме того, участники должны были соответствовать критериям субъективного когнитивного снижения (СКС).
Субъективное когнитивное снижение (СКС)
Субъективное когнитивное снижение (СКС) — это стойкое ощущение человека, что его когнитивные способности снижаются по сравнению с его обычным состоянием. Этот термин был введён около десяти лет назад, чтобы выявлять повышенный риск развития лёгкого когнитивного нарушения или болезни Альцгеймера у людей с таким субъективным восприятием.
Это понятие чрезвычайно актуально, и с момента его появления число исследований, связывающих СКС и когнитивное снижение, постоянно растёт. Подробнее можно прочитать в исследовании, опубликованном в Lancet Neurology*, в котором участвовал Хосе Луис Молинуэво, также являющийся автором рассматриваемого здесь исследования.
Оценка — лечение
Программа когнитивного тренинга
Программа когнитивного тренинга была создана из 36 заданий по нейрореабилитации платформы NeuronUP, которые участники выполняли дистанционно на своих компьютерах или планшетах.
Сначала участников очно обучали работе с платформой и проводили два коротких сеанса для знакомства с заданиями. После этого очного занятия был составлен план тренировок, разработанный нейропсихологами: 8 заданий на исполнительные функции, 6 — на память, 6 — на речь, 6 — на внимание, 7 — на зрительно-пространственные навыки и 3 — на ориентацию. Эти задания были отобраны так, чтобы охватить различные когнитивные домены, связанные с болезнью Альцгеймера, и применялись раз в месяц в течение 12 сеансов. Сеансы проводились 2–3 раза в неделю, каждый включал 3 задания продолжительностью около 10 минут.
Вся программа длилась 12 месяцев. Первые два месяца были посвящены знакомству участников с играми, чтобы контролировать эффекты научения, поэтому их не анализировали. Результаты третьего месяца использовались как показатель исходных способностей в предположении, что к этому времени участники достигли оптимального уровня в каждой игре. Таким образом, третий месяц считался исходной точкой. Результаты с 4-го по 12-й месяц использовались для отслеживания когнитивных изменений во времени.
Была разработана система баллов для оценки ежемесячных результатов в каждой игре. Каждый балл NeuronUP состоял из целого числа, обозначающего наиболее часто проходимый уровень сложности, и десятичной части, отражающей правильно выполненные и неудачные упражнения и затраченное время. Использование наиболее часто проходимого уровня сложности в качестве критерия считалось консервативным способом оценки когнитивных изменений, а включение десятичной части увеличивает вариативность баллов в пределах одного уровня сложности.
Как работали задания
Было два типа заданий с 9–12 уровнями сложности. Эти два типа: (1) рабочие листы, которые не меняют уровень сложности автоматически, и (2) игры, которые меняют его автоматически. В играх начальный уровень сложности был 2–3 и затем менялся в зависимости от результатов участника. Чтобы перейти на следующий уровень, нужно было правильно выполнить 5 заданий, а чтобы опуститься — ошибиться в 3. Хотя каждый месяц предлагалось одинаковое число заданий, сложность могла различаться, поскольку начальным уровнем был максимальный уровень сложности, достигнутый в предыдущем месяце.
Примеры заданий
- Balance the Bags («Уравновесь сумки»): на кассе супермаркета появляется человек, который должен разложить все продукты по сумкам. Задача — рассчитать вес каждого продукта так, чтобы обе руки несли одинаковый вес.
- Home Delivery («Доставка на дом»): появляется несколько зданий, которые по очереди подсвечиваются. Задача — запомнить порядок подсвечивания и воспроизвести его в обратном порядке.
Традиционные тесты и сравнение с версиями NeuronUP
Вслед за нейропсихологической оценкой, проведённой в исследовании PENSA, была выполнена обширная оценка, включавшая показатель общей когниции, который был основным результатом исследования PENSA, — Alzheimer Disease Cooperative Study Preclinical Alzheimer Cognitive Composite (ADCS-PACC), — и его модифицированную версию (ADCS-PACC-plus-exe), включающую балл интерференции теста Струпа и гибкости FDT. Для оценки общей когниции также использовались Mini-Mental State Exam (MMSE) и Montreal Cognitive Assessment (MoCA), а также тест семантической вербальной беглости «Животные» и Бостонский тест называния.
Для оценки исполнительных функций использовались следующие тесты: WAIS Digit Symbol Substitution Test, WAIS Visual Puzzle Test, WAIS Digit Span Test (балл обратного воспроизведения цифр), Five Digits Test (FDT) на гибкость и балл «слово — цвет» теста Stroop Colour and Word Test. Память оценивалась с помощью Free and Cued Selective Reminding Test (FCSRT) в режимах немедленного (IFR) и отсроченного (DFR) свободного воспроизведения и субтеста «Логическая память» (LM) шкалы WMS с немедленным (IR) и отсроченным (DR) воспроизведением и узнаванием.
Для анализа и интерпретации этих данных были созданы композитные баллы памяти (NPS-MEM) и исполнительных функций (NPS-EXE) путём усреднения стандартизированных Z-оценок.
Что касается сравнения традиционных тестов с дистанционной оценкой через NeuronUP, необходимо пояснить, что отбор игр на исполнительные функции основывался на традиционных нейропсихологических показателях исполнительных функций. Эти традиционные нейропсихологические показатели также применялись в исследовании PENSA, что позволяло сравнить обе меры исполнительных функций. Напротив, игры NeuronUP на память не анализировались, поскольку они направлены на зрительную память, тогда как традиционные тесты памяти, доступные в исследовании PENSA, измеряют вербальную эпизодическую память и несопоставимы как меры памяти.
Полученные результаты
Валидность и надёжность модели
Для изучения валидности была создана модель, представляющая общий балл тестов исполнительных функций. Валидность этой общей модели была проверена с помощью конфирматорного факторного анализа.
Процесс изучения валидности начался с создания факторной структуры на основе 8 тестов исполнительных функций NeuronUP (NeuronUP EXE; созданную модель можно увидеть на рисунке 1 оригинальной статьи). Два из этих тестов были исключены из модели, так как показали низкие корреляции с остальными баллами. Затем модель была откалибрована и протестирована, показав хорошее соответствие. Гипотетическая модель продемонстрировала на калибровочной выборке следующее соответствие: χ2(9) = 10, p = 0.383; comparative fit index [CFI] = 0.99; robust mean square error of approximation [RMSEA] = 0.035; и standardized root-mean-square residual [SRMR] = 0.059.
Кроме того, факторные нагрузки для каждой игры были значимыми и превышали 0.5. Средняя извлечённая дисперсия была умеренной (0.41), а надёжность, измеренная альфой Кронбаха, оказалась адекватной (α = 0.81). Модель также проверили через 6 и 12 месяцев, подтвердив её валидность; кроме того, показатели надёжности немного улучшились — эти результаты можно посмотреть в оригинальной статье.
Конвергентная и дискриминантная валидность модели
Для изучения конвергентной и дискриминантной валидности модели использовались общие баллы исполнительных функций и памяти, полученные с помощью нейропсихологических тестов и платформы NeuronUP.
| 6 месяцев | 12 месяцев | |
| NeuronUP EXE vs нейропсихология EXE | r = 0.66 | r = 0.57 |
| NeuronUP EXE vs нейропсихология MEM | r = 0.45 | r = 0.37 |
Кроме того, показатель NeuronUP EXE сильно коррелировал с показателями общей когниции, включая ADCS-PACC (r = 0.65), ADCS-PACC-plus-exe (r = 0.63) и MoCA (r = 0.47), и умеренно — с MMSE (r = 0.42). Наконец, ниже приведена таблица корреляций показателя NeuronUP EXE с некоторыми традиционными показателями.
| Домен | Тест | Исходный показатель | Показатель через 6 месяцев | Показатель через 12 месяцев |
| Исполнительные функции | FDT Flexibility | r = 0.10 | r = 0.40 | r = 0.41 |
| Digit span backwards | r = 0.34 | r = 0.46 | r = 0.35 | |
| Память | FCSRT IFR | r = 0.34 | r = 0.40 | r = 0.15 |
| LM recognition | r = 0.27 | r = 0.20 | r = 0.35 | |
| Другой показатель | Бостонский тест называния | r = 0.66 | r = 0.66 | r = 0.66 |
Приверженность платформе
Средняя приверженность вмешательству с когнитивным тренингом составила 73.8%. Почти все участники (94.6%) выполнили как минимум половину тренировочных сеансов. Кратко динамику приверженности за 12 месяцев тренинга можно увидеть в следующей таблице.
| Месяц | 1 | 2 | 4 | 7 | 11 | 12 |
| Средняя приверженность (%) | 44.2 | 73.2 | 77.1 | 82 | 78.9 | 68 |
Кроме того, большинство участников (48 из 56) заполнили онлайн-опрос о вмешательстве. Почти все указали, что обладали необходимыми знаниями для работы с платформой, а более 80% отметили, что ею легко пользоваться. До 70% участников считали, что их мотивация оставалась высокой на протяжении всего исследования, а периодичность была подходящей.
Заключение
На основе исследования PENSA было решено изучить когорту пациентов с СКС, чтобы предотвратить возможное развитие нейродегенеративного заболевания. Это исследование подтвердило валидность показателя исполнительных функций, созданного на основе когнитивных результатов в играх на цифровой платформе NeuronUP.
Результаты исследования подтверждают валидность таких измерений с помощью ежемесячного дистанционного мониторинга, который позволяет выявлять изменения исполнительных функций, минимизируя эффекты научения. Минимизация эффектов научения достигается автоматической подстройкой сложности под индивидуальные возможности, что даёт надёжные показатели оптимальной результативности каждого участника при повторных тестированиях. Это позволяет предположить, что такой показатель может помочь преодолеть ограничения традиционных методов нейропсихологической оценки. Кроме того, приверженность вмешательству с когнитивным тренингом была высокой, а участники положительно оценили полезность цифровой платформы.
Библиография
- Natalia Soldevila-Domenech, Ilario De Toma, Laura Forcano, Patrícia Diaz-Pellicer, Aida Cuenca-Royo, Beatriz Fagundo, Thais Lorenzo, Maria Gomis-Gonzalez, Gonzalo Sánchez-Benavides, Karine Fauria, Carolina Sastre, Íñigo Fernandez De Piérola, José Luis Molinuevo, Antonio Verdejo-Garcia, Rafael de la TorreIntensive assessment of executive functions derived from performance in cognitive training games, iScience, Volume 26, Issue 6, 2023, 106886,ISSN 2589-0042,https://doi.org/10.1016/j.isci.2023.106886.
- * The characterisation of subjective cognitive decline. Jessen, Frank et al. The Lancet Neurology, Volume 19, Issue 3, 271 — 278
Ишемическая пенумбра: нейрореабилитация после цереброваскулярного заболевания
Добавить комментарий