重新思考工作记忆训练对精神分裂症执行功能的影响:一种机器学习方法

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 精神病学是一个精神病学.
• 认知心理学 认知心理学

背景情况:

• 执行功能障碍对精神分裂症的功能结果产生重大影响,目前的治疗方法往往无法充分解决问题.
• 计算机化认知训练有希望,但传统评估可能无法完全捕捉执行功能 (EF) 的微妙改进.
• 需要精细的方法来量化EF变化,并确定精神分裂症治疗反应的预测因素.

研究的目的:

• 在精神分裂症患者进行工作记忆训练后,量化执行功能 (EF) 配置文件的变化.
• 为了确定强大的治疗反应的基线预测器执行功能.
• 与对照条件相比,评估适应性N-back训练的有效性.

主要方法:

• 94名精神分裂症患者被随机分配到适应性N-back训练,非适应性1-back控制或通常治疗组.
• 执行功能在工作记忆,认知灵活性和抑制控制领域进行了评估.
• 支持矢量机分类器量化了EF概况变化,格兰杰因果关系原理确定了基线预测因素.

主要成果:

• 适应性训练对工作记忆任务产生了显著的近转移效应,并减少了一般的精神病理.
• 在适应组中,神经类型EF分类的概率显著增加 (13.21%至38.79%),与症状减少相关.
• 工作记忆维护和响应抑制被确定为治疗响应最强大的基线预测因素.

结论:

• 工作记忆训练在精神分裂症患者的EF概况中产生了有意义的转变,促进了向神经类型功能转变.
• 基于分类器的方法提供了与传统措施相比更精细的EF评估.
• 特定的EF领域预测了治疗反应,表明了潜在的因果相关性,这需要在更大的试验中进行进一步调查.