Résultats cognitifs sur un an d'une intervention multiple d'apprentissage de compétences dans le monde réel auprès de personnes âgées, partie 2

Résultats

L'objectif principal des évaluations de suivi était de déterminer si les gains en capacités cognitives (fonction exécutive et mémoire épisodique verbale) se poursuivraient jusqu'à un an après l'intervention. Des analyses ont été menées pour la fonction exécutive globale, ainsi que pour les sous-composantes distinctes (contrôle cognitif et mémoire de travail), en plus de la mémoire épisodique verbale.

La cognition est un aspect important de la pensée humaine, directement liée à notre apprentissage, notre mémoire, notre jugement et notre prise de décision. Les bénéfices de la cognition sont très importants. Cela peut nous aider à mieux comprendre et à faire face au monde et à la vie et à améliorer notre capacité de réflexion et notre adaptabilité. Dans le même temps, la cognition est également étroitement liée à la mémoire et a pour effet de promouvoir activement la mémoire.

Premièrement, les capacités cognitives améliorent notre mémoire. L’essence de la cognition est la reconnaissance et la réflexion des choses. Lorsque nous apprenons de nouvelles choses, nous devons constamment réfléchir et analyser, afin d’approfondir notre compréhension et notre mémoire des connaissances. En prenant les mathématiques comme exemple, les élèves ne peuvent maîtriser les méthodes et les techniques que grâce à une réflexion et une compréhension répétées, ce qui nécessite une meilleure utilisation de la mémoire à l'avenir. Par conséquent, la cognition et la mémoire se favorisent mutuellement dans l’apprentissage.

Deuxièmement, les capacités cognitives peuvent également améliorer notre attention et notre concentration, nous aidant ainsi à mieux nous souvenir. Pendant le processus d’apprentissage, nous devons garder notre réflexion concentrée à tout moment pour mieux comprendre et absorber les connaissances. Grâce à des exercices cognitifs, la profondeur et l'étendue de la pensée peuvent être améliorées, les niveaux de concentration et d'attention peuvent être améliorés, et le stockage et la consolidation de la mémoire peuvent être favorisés.

Enfin, les capacités cognitives peuvent également améliorer les capacités d’autogestion et de formulation de stratégies d’apprentissage, nous aidant ainsi à mieux contrôler nos progrès et nos méthodes d’apprentissage. En matière d’apprentissage, il est très important de développer des stratégies d’apprentissage appropriées, car seules des méthodes et des étapes scientifiques peuvent faciliter la compréhension et la maîtrise des connaissances. Grâce aux exercices cognitifs, nous pouvons comprendre nos habitudes et méthodes d’apprentissage, mieux développer des stratégies d’apprentissage personnalisées et les appliquer avec succès à l’apprentissage et à la mémoire.

Bref, cognition et mémoire sont indissociables. Développer et améliorer activement les capacités cognitives peut nous aider à mieux mémoriser et maîtriser les connaissances. Ensuite, nous devons constamment améliorer notre niveau cognitif et apprendre et faire de l'exercice activement pour mieux nous adapter et faire face à la vie quotidienne et aux études. On voit que nous devons améliorer notre mémoire. Cistanche deserticola peut améliorer considérablement la mémoire, car Cistanche deserticola peut également réguler l'équilibre des neurotransmetteurs, comme en augmentant les niveaux d'acétylcholine et de facteurs de croissance. Ces substances sont très importantes pour la mémoire et l’apprentissage. En outre, la viande peut également améliorer la circulation sanguine et favoriser l'apport d'oxygène, ce qui peut garantir que le cerveau reçoive suffisamment de nutriments et d'énergie, améliorant ainsi sa vitalité et son endurance.

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Pour analyser les performances des évaluations cognitives sur plusieurs points temporels pour chaque étude, nous avons utilisé des modèles linéaires à effets mixtes distincts pour chaque variable de résultat : scores composites cognitifs des fonctions exécutives (une combinaison de scores de précision et de temps de réaction des quatre tâches cognitives), scores de contrôle cognitif (sous -composante des scores composites), et les scores de mémoire de travail (sous-composante des scores composites) de la batterie EXAMINER, les scores moyens RAVLT et les scores totaux Digit Span.

Cette approche analytique tenait compte de la dépendance entre les mesures répétées pour chaque participant. Les variables démographiques (sexe, statut de retraite, âge, années d'études, race, état civil et conditions de vie) ont été saisies comme prédicteurs pour contrôler leurs effets potentiels. Les modèles comprenaient des effets fixes (c'est-à-dire des effets au niveau de la population) et des effets aléatoires ( (c'est-à-dire les effets au niveau du sujet) pour déterminer si l'apprentissage simultané de plusieurs nouvelles compétences augmenterait les résultats cognitifs à partir des résultats des tests initiaux (c'est-à-dire de référence ou pré-test) avant de commencer l'intervention d'apprentissage. Le temps a été inclus comme variable catégorielle pour permettre des changements inconstants dans les réponses entre les points temporels.

En commençant par le modèle qui présentait le niveau d'interaction le plus élevé entre tous les prédicteurs (temps, heures d'intervention, sexe, statut de retraite, âge, années d'études, race, état civil et conditions de vie), les prédicteurs ont été systématiquement supprimés pour identifier le modèle avec le le plus petit critère d'information Akaike (AIC). Les autres prédicteurs de chaque analyse sont indiqués dans les sections appropriées qui suivent. Les moyennes et les écarts types de chaque variable de résultat pour tous les moments sont présentés dans le tableau 2.

Le tableau 3 présente les résultats du modèle linéaire à effets mixtes pour les scores composites cognitifs pour l'étude 1 et l'étude 2 (pour des résultats supplémentaires sur les résultats cognitifs, voir le matériel supplémentaire). Le premier point temporel de l’évaluation cognitive (pré-test pour l’étude 1 ; référence pour l’étude 2) était le point de référence pour les points temporels suivants dans ces modèles.

En plus des modèles linéaires à effets mixtes, nous rapportons les différences estimées entre chaque point temporel pour chaque variable de résultat, obtenues en effectuant un test de Wald (un test du Chi carré asymptotique avec un degré de liberté). Toutes les valeurs présentées sont basées sur des coefficients estimés (tableau 3). Seuls les effets significatifs (=,05) et marginalement significatifs (=,10 ; IC à 90 %) sont rapportés pour toutes les variables de résultat par souci de concision et de transparence.

Résultats cognitifs

Score composite cognitif des fonctions exécutives (batterie NIHEXAMINER)

scores composites d'échantillons transversaux d'adultes plus jeunes (Mage=19.07), d'âge moyen (Mage= 42.36) et plus âgés (Mage= 70.17) qui n'ont pas participer à une intervention d’apprentissage sont inclus dans cette figure (pour une description détaillée, voir Leanos et al., 2020).

Étude 1. Pour les scores composites cognitifs de la fonction exécutive de l'étude 1, les scores de suivi de 6-mois étaient significativement supérieurs aux scores du pré-test (une augmentation de 0,47 unités, p {{7} } .{{10}}46, IC à 95 % [0.01, 0.94]). Les scores composites cognitifs pour l'année de suivi de 1- étaient également significativement plus élevés que les scores du pré-test (une augmentation de 0,40 unités, p=0,041, IC à 95 % [0,02, 0,78]). Les scores de suivi à trois mois ont également démontré une amélioration légèrement significative par rapport aux scores pré-test (une augmentation de 0,40 unités, p=0,085, IC à 90 % [0,02, 0,79]).

Étude 2. Les scores au cours du suivi de 3-mois pour l'étude 2 étaient significativement plus élevés que les scores de référence initiaux (une augmentation de 0,36 unités, p < .0{{1{{ 13}}}}1, IC à 95 % [0,18, {{20}},54]) et également légèrement supérieur à l'évaluation pré-test (une augmentation de {{28 }},17 unités, p=.{{30}}55, 90 IC % [{{40}}.02 , 0.31]). Les scores au 6-mois de suivi étaient significativement plus élevés que ceux de la ligne de base (augmentation de 0,51 unités, p < 0,001, IC à 95 % [{ {65}}.29, {{70}}.73]), pré-test (augmentation de 0.32 unités, p=.003 , IC à 95 % [0,11, 0,53]), point médian (augmentation de 0,18 unités, p=0,043, IC à 95 % [0,01, 0,36]) et post-test immédiat (augmentation de 0,21 unités, p {{ 54}} 0,016, IC à 95 % [0,04, 0,37]). De plus, les scores de suivi de 6-mois étaient légèrement supérieurs à ceux du suivi de 6-mois (une augmentation de 0,15 unités, p=0,093, IC à 90 % [0,00, 0,30 ]). Les scores de suivi 1-année étaient également significativement plus élevés que les scores d'évaluation de base (augmentation de 0,59 unités, p< .001, 95% CI [0.39, 0.78]), pre-test (increase of 0.40 units, p < .001, 95% CI [0.21, 0.58]), midpoint (increase of 0.26 units, p = .001, 95% CI [0.11, 0.40]), post-test (increase of 0.33 units, p < .001, 95% CI [0.16, 0.50]), and the 3-month follow-up (increase of 0.23 units, p = .002, 95% CI [0.08, 0.37]). These results suggest long-term improvement in cognitive scores (beyond maintenance), with a pattern of higher scores at 6 months and 1 year than most of the earlier time points.

Contrôle cognitif (sous-composante EXAMINER)

Le score composite cognitif de la fonction exécutive a été divisé en deux sous-composants pour étudier les effets indépendants du contrôle cognitif et de la mémoire de travail, selon Leanoset al. (2020).

Étude 1. Pour l'étude 1, les scores de contrôle cognitif au suivi de 6-mois étaient significativement plus élevés que lors du pré-test (une augmentation de 0,44 unités, p=.{{ 10}}02, IC à 95 % [0,19, 0,70]) et le point médian (une augmentation de{{3 0}},18 unités, p=.001, IC à 95 % [{{40}}.0 7, {{50}}.29]). Le suivi de 1-années était également significativement plus élevé que le pré-test (une augmentation de 0,56 unités, p < ,001, IC à 95 % [0,31, 0,81]), point médian (une augmentation de 0,30 unités, p < 0,001, IC à 95 % [0,19, 0,41]) et post-test (une augmentation de 0,20 unités, p=0,025, IC à 95 % [0,02, 0,37]). Les scores du suivi de 3-mois au suivi de 1-année ont légèrement augmenté de 0,27 unités (p=0,056, IC à 90 % [0,04, 0,51]).

Étude 2. Les scores de contrôle cognitif de l'étude 2 ont montré une augmentation significative au cours du suivi de 3-mois par rapport à la ligne de base (augmentation de 0,37 unités, p < .0{{1{{ 13}}}}1, IC à 95 % [0.21, 0.53]), pré-test (augmentation de 0.32 unités, p < .{{26 }}01, IC à 95 % [0.14, 0.50]) et post-test (augmentation de 0.18 unités, p=.036, IC à 95 % [0.01, 0.36]). Les scores de suivi à trois mois étaient légèrement supérieurs au point médian(une augmentation de 0,14 unités, p=.{{60}}80, 9{{70}}% IC [0.{{80}}1, 0.28]). Les 6-scores de suivi mensuel ont augmenté de manière significative par rapport à la ligne de base (augmentation de 0,44 unités, p < 0,001, IC à 95 % [0. 31, {{1{{1{{1{{110}}6}}3}}1}}.57]), pré-test (augmentation de0.4{{ 121}} unités, p < .001, IC à 95 % [0,25, 0,55]), point médian (augmentation de 0,21 unité, p=0,001, IC à 95 % [0,09, 0,34] ), et post-test (augmentation de 0,26 unités, p < 0,001, IC à 95 % [0,11, 0,40]). Les scores pour l'année de suivi 1- étaient significativement supérieurs à ceux de référence (une augmentation de 0,55 unité, p < 0,001, IC à 95 % [0,38, 0,72]), un pré-test (une augmentation de 0,51 unité, p < 0,001, IC à 95 % [0,32, 0,70]), point médian (une augmentation de 0,33 unités, p < 0,001, IC à 95 % [0,16, 0,49]), post-test (une augmentation de 0,37 unités, p < 0,001, IC à 95 % [0,19, 0,55]) et un suivi de 3- mois (une augmentation de 0,18 unités, p=0,030, IC à 95 % [0,02, 0,35]).

Mémoire de travail (sous-mesure EXAMINER) Étude 1. Aucun résultat significatif n'a été rapporté dans la composante mémoire de travail de l'évaluation EXAMINER pour les points de suivi par rapport aux points de temps antérieurs pour l'étude 1 (tous ps > 0,10).

Étude 2. Les scores de mémoire de travail pour l'étude 2 ont augmenté de manière significative au cours du suivi de 3-mois par rapport à la ligne de base (une augmentation de 0,49 unités, p=.0{ {11}}1, IC à 95 % [0,22, 0,75]) et les scores pré-tests (une augmentation de 0,20 unités, p=.{{30}}48, IC à 95 % [0.{{2{{40}}}}, 0. 4{{50}}]). Les scores de suivi à six mois étaient significativement plus élevés que la ligne de base (une augmentation de {{60}},58 unités, p=.0{{70 }}1, IC à 95 % [0,24, 0,91]) et pré-test (une augmentation de 0,29 unités, p=.{ {87}}41, IC à 95 % [0.01, 0.57]). Au cours des 1-années de suivi, les scores de mémoire de travail avaient augmenté de manière significative par rapport à la ligne de base (augmentation de {{101}},75 unités, p < .001, IC à 95 % [0,42, 1,09]), pré-test (augmentation de 0,47 unités, p=0,001, IC à 95 % [0,19, 0,75]) et post-test (augmentation de 0,28 unités, p {{67} } 0,044, IC à 95 % [0,01, 0,55]). De plus, les scores du suivi de 3-mois au suivi de 1-année étaient légèrement plus élevés (une augmentation de 0,27 unités, p=0,064, IC à 90 % [0,03, 0,51 ]). Le sexe avait un effet significatif sur les scores de mémoire de travail, de sorte que les femmes étaient estimées significativement inférieures de 0,39 unités par rapport aux hommes (p =, 0,044, IC à 95 % [−0,77, −0,02]). De plus, à mesure que le nombre total d'heures d'engagement pour l'intervention augmentait d'une heure, il a été estimé que le score de mémoire de travail augmentait de manière significative de 0,003 unités (p=0,001, IC à 95 % [0,00, 0,01]).

Mémoire épisodique verbale : étude RAVLT 1. Pour l'étude 1, les scores RAVLT moyens au 3-mois de suivi étaient significativement supérieurs à ceux du pré-test (une augmentation de 2,14 mots, p=.{ {10}}42, IC à 95 % [0.08, 4,20]). La Figure 2. Scores cognitifs composites de l'étude 1 et de l'étude 2. Les lignes pointillées représentent les moyennes des échantillons transversaux de convenance des plus jeunes (n=28, Mage=19.07 ans, SDage=1,05, plage : 18-22), d'âge moyen (n=22, Mage=42,36 ans, SDage=5,79, plage : 35-51 ), et les adultes plus âgés (n=43, Mage=70,17 ans, SDage=9,34, plage : 53–89). Le score moyen des adultes plus jeunes était de 1,21, celui des adultes d'âge moyen était de 0,98 et celui des adultes plus âgés était de 0,33. Les barres d'erreur représentent ± 1 SE. Vieillissement et santé mentale 76-mois de suivi, les scores avaient significativement augmenté par rapport au pré-test (une augmentation de 3,17 mots, p=0,004, IC à 95 % [ 1,11, 5,23]) et post-test (une augmentation de 2,05 mots, p=0,028, IC à 95 % [0,23, 3,88]). Les scores RAVLT étaient légèrement plus élevés au 6-mois de suivi qu'au point médian (une augmentation de 1,62 mots, p=IC à 0,082,90 % [0,09, 3,15]). Le sexe a eu un effet marginal sur les scores RAVLT ; le score RAVLT moyen d'une participante a été estimé comme étant supérieur de 2,17 mots à celui d'un participant masculin (p=0,065, IC à 90 % [0,34, 3,99]).

Étude 2. Pour l'étude 2, les scores RAVLT étaient significativement plus élevés au suivi de 3-mois qu'au départ (augmentation de 3,73 mots, p < 0,001, IC à 95 % [3,02, 4,45]), pré-test ( augmentation de 3,30 mots, p< .001, 95% CI [2.57, 4.03]), midpoint (increase of 2.14 words, p < .001, 95% CI [1.42, 2.86]), and post-test (increase of 1.17 words, p < .001, 95% CI [0.53, 1.80]). By the 6-month follow-up, average RAVLT scores had significantly increased from baseline (increase of 3.27 words, p < .001, 95% CI [2.44, 4.09]) and pretest (increase of 2.83 words, p < .001, 95% CI [2.00, 3.66]), and midpoint (increase of 1.68 words, p < .001, 95% CI [0.86, 2.49]). In addition, 6-month follow-up scores were marginally greater than those at the post-test (an increase of 0.70 words, p = .063, 90% CI [0.08, 1.32]). Average RAVLT scores at the 1-year follow-up were significantly greater than baseline (an increase of 2.76 words, p < .001, 95% CI [.95, 3.56]), a pre-test (an increase of 2.32 words, p < .001, 95% CI [1.50, 3.14]), and midpoint (an increase of 1.17 words, p = .004, 95% CI [0.37, 1.97]). However, there was a significant decrease in average RAVLT scores from the 3-month follow-up to the 1-year time point (decrease of 0.98 words, p = .022, 95% CI [−1.82, −0.14]). There was a marginally significant relationship between hours spent on intervention activities and RAVLT scores (0.006 words per hour, p = .078, 90% CI [0.00, 0.01]).

Mémoire épisodique verbale : Étude Digit Span 1. Pour l'étude 1, le test de mémoire épisodique verbale Digit Span n'a été introduit qu'au cours du suivi de 3-mois. Par conséquent, des analyses ont été menées en comparant les évaluations de suivi ultérieures (6- mois et 1-année) au suivi de 3-mois. En utilisant le suivi de 3- mois comme contrôle, il n'y avait aucune différence significative dans les résultats de l'étude 1 sur la tâche Digit Span.

Étude 2. Les scores pour la tâche Digit Span de l'étude 2 étaient significativement plus élevés au cours du suivi de 3-mois qu'au départ (augmentation de 2,17 chiffres, p=.00 1, IC à 95 % [0.94,3.41]), pré-test (augmentation de 1,84 chiffres, p=.009, IC à 95 % [ 0,46, 3,22]), point médian (augmentation de 1,43 chiffres, p=0,008, IC à 95 % [0,37, 2,49]) et post-test (augmentation de 1,87 chiffres, p < 0,001, IC à 95 % [0.86, 2,88]). Il y a également eu une augmentation marginale au cours de l'année de suivi de 1- par rapport à la ligne de base (augmentation de 1,63 chiffres, p=0,075, IC à 95 % [−0,17, 3,43]).

De plus, le temps consacré au travail lié à l'intervention était un prédicteur significatif des scores Digit Span, de sorte que lorsque le temps d'intervention augmentait d'une heure, le score Digit Span était estimé augmenter de 0,0 2 chiffres (p {{2 }} .028, IC à 95 % [0.00, 0,03]).

Discussion

La présente étude a examiné les effets cognitifs à long terme (un an) chez les personnes âgées après avoir simultanément acquis au moins trois nouvelles compétences du monde réel pendant trois mois dans le cadre de deux études d'intervention distinctes. Les modèles linéaires à effets mixtes pour les études 1 et 2 ont révélé que les personnes âgées continuaient d'augmenter leurs capacités cognitives même un an après la fin de l'intervention. Par rapport aux scores pré-test, l'étude 1 présentait des augmentations significatives des scores composites cognitifs, dues au contrôle cognitif, ainsi qu'une augmentation de la mémoire épisodique verbale (RAVLT) au cours du suivi de 6- mois. Pour l'étude 2, les participants se sont améliorés dans toutes les mesures au cours des trois périodes de suivi par rapport aux évaluations de base, à l'exception des Digit Spanscores. Dans l'ensemble, ces résultats soutiennent la plupart de nos hypothèses et indiquent qu'une intervention d'apprentissage multi-compétences a le potentiel d'induire des améliorations cognitives durables chez les personnes âgées.

Nos résultats sont atypiques par rapport aux recherches antérieures, bien qu'ils aient été prédits sur la base de notre cadre théorique sur la durée de vie (Wu et al., 2017 ; Wu & Strickland-Hughes, 2019). La plupart des interventions cognitives jusqu'à présent avec des évaluations de suivi ont montré une dissipation des effets. au fil du temps, et souvent au cours de suivis à court terme, dans les 3 ou 6 mois suivant la fin des interventions (Bugos et al., 2007 ; Kurita et al., 2019 ; Raheet al., 2015). En revanche, la présente étude a révélé des améliorations significatives jusqu'à un an après la fin de l'intervention d'apprentissage, ce qui est similaire au suivi IRMf rapporté par McDonough et al. (2015). Des études antérieures ont également révélé une relation significative entre le temps consacré aux activités et le niveau d'améliorations cognitives (Bugos et al., 2007 ; Kurita et al., 2019 ; Park et al., 2014 ; Rahe et al., 2015), ce qui correspond à certains de nos découvertes actuelles, à savoir avec la mémoire de travail et la mémoire verbale épisodique.

Qu'est-ce qui pourrait expliquer les améliorations cognitives à long terme qui semblent si rares dans la littérature sur les interventions cognitives ? Une possibilité est le fait que les participants ont acquis au moins trois nouvelles compétences. Le temps et l’énergie consacrés à cela étaient similaires à une charge de cours complète de premier cycle. En comparant les études (par exemple par rapport à Park et al., 2014), il se peut que l'apprentissage de trois compétences puisse conduire à des gains cognitifs plus importants que l'apprentissage d'une seule compétence. Cependant, il reste à vérifier si la fréquence ou la variété de l’apprentissage des compétences, ou les deux, génèrent des gains cognitifs significatifs chez les personnes âgées (voir Bielak et al., 2019). Une enquête plus approfondie sur les activités des participants après la conclusion de l'intervention d'apprentissage (et l'achèvement des évaluations post-test) est également nécessaire pour comprendre si les participants ont continué à mettre en pratique les compétences acquises au cours de l'étude, à acquérir de nouvelles compétences par eux-mêmes ou à entreprendre d'autres activités qui pourraient s'améliorer. cognition. De manière anecdotique, certains ont déclaré avoir appris pour le plaisir, acquérant de nouvelles compétences qu'ils ont toujours voulu apprendre, comme jouer de la guitare, tandis que d'autres ont acquis des compétences par nécessité, comme comment réparer leurs toilettes ou se faire une manucure pendant la pandémie lorsque les services étaient limités. L’un d’eux a même déclaré avoir acquis la confiance nécessaire pour s’inscrire à des cours pour obtenir son diplôme de premier cycle. Cependant, cette information n'a été fournie qu'occasionnellement et n'a pas été mesurée. Les recherches futures devraient mesurer les activités auxquelles les participants s'engagent sur le long terme après la fin de l'intervention pour augmenter leurs capacités cognitives.

En plus des bénéfices cognitifs directs de l’apprentissage des compétences, notre intervention comprenait également une forte composante sociale qui aurait pu contribuer à nos résultats, même indirectement. Les liens et la communication qui se sont poursuivis pendant et en dehors de l'étude auraient pu jouer un rôle important dans l'amélioration continue des participants, comme l'apprentissage de leurs pairs et la responsabilisation de chacun (Bandura, 1986 ; Seeman et al., 2001 ; Sharifian et al., 2019). ; Zahodne et al., 2019). Des études antérieures ayant isolé l’interaction sociale pour tester ses effets sur les capacités cognitives ont révélé que l’interaction sociale en elle-même ne modifiait pas la fonction cognitive (Park et al., 2014). Des recherches futures pourraient étudier le rôle accru que joue l'interaction sociale dans de nouvelles situations d'apprentissage pour aider à soutenir la croissance cognitive chez les personnes âgées. À leur tour, les travaux futurs pourraient également inclure des mesures évaluant les changements d'humeur en tant que médiateur potentiel de l'amélioration des capacités cognitives (par exemple Baune et al., 2006). .

De plus, notre intervention comprenait l'apprentissage de nouvelles compétences, des conférences de motivation et un soutien social par les pairs, car nous avions initialement l'intention d'imiter étroitement les environnements d'apprentissage riches et encourageants proposés aux enfants, aux adolescents et aux jeunes adultes. En incluant plusieurs facteurs pour un environnement d'apprentissage riche, la cause exacte (c'est-à-dire l'ingrédient actif) de l'effet global de l'intervention n'est pas claire d'après notre conception multifactorielle. Compte tenu de nos résultats actuels, les travaux futurs pourront étudier ces facteurs spécifiques individuellement à travers des conditions de contrôle et des études comparatives qui incluent certains, mais pas tous, les « ingrédients actifs » potentiels de l'intervention (Rebok et al., 2007). Cependant, cela pourrait modifier fondamentalement l’expérience d’apprentissage et rendre les conditions difficiles à comparer, un peu comme si l’on comparait des enfants scolarisés à la maison à ceux qui fréquentent une école publique.

Bien que les résultats de la présente étude soient encourageants, nous notons certaines limites importantes. Premièrement, nos échantillons étaient relativement petits et manquaient généralement de diversité (principalement non hispaniques, blanches, femmes ayant plus qu'un diplôme d'études secondaires pour les deux études). Cette question soulève des questions sur la généralisabilité de nos résultats, en particulier sur les personnes âgées aux États-Unis, ainsi qu'à l'échelle internationale. Les futures interventions cognitives pourraient inclure un échantillon plus diversifié (voir Tzuang et al., 2018), pour tenir compte des différences individuelles, telles que les différents niveaux de stress (par exemple, basés sur les stéréotypes raciaux, le revenu, etc.) et les expériences d'apprentissage antérieures. Notre étude incluait des participants déclarant différents niveaux de revenus et, dans une certaine mesure, différentes origines raciales et ethniques. Cependant, la petite taille de notre échantillon nous a empêché de désagréger l'échantillon pour étudier plus en détail les différences potentielles basées sur ces facteurs. Malgré la taille relativement petite de notre échantillon, les résultats de la deuxième étude étaient cohérents avec le modèle de résultats trouvés dans la première étude, confirmant ainsi nos conclusions globales. (Rosenthal, 1990). Plus d'informations sur les différences individuelles dans les résultats des interventions permettraient de concevoir des interventions sur mesure pour les populations ciblées, comme les personnes âgées les plus vulnérables (par exemple handicapées, atteintes de troubles cognitifs ou à faible revenu). En effet, une intervention aussi gourmande en temps et en énergie pourrait ne pas être réalisable, en particulier pour certaines personnes âgées vulnérables. Par conséquent, les travaux futurs portant sur des interventions adaptées seraient importants pour encourager une croissance cognitive optimale chez les personnes âgées ayant des besoins différents.

De plus, il existe des différences mineures dans la signification des résultats pour les scores composites cognitifs à différents moments dans les deux études (tableau 3). Il existe plusieurs raisons potentielles à ces différences, telles que les changements de conception entre l'étude 1 et l'étude 2, ainsi que les différences mineures entre les échantillons de l'étude en termes de tranche d'âge, d'état cognitif (scores MMSE) et de niveau de scolarité. Les études futures devraient inclure des échantillons plus larges à stratifier en fonction de ces facteurs afin d'étudier leur impact potentiel sur les résultats cognitifs au cours des interventions d'apprentissage.

Nous notons également qu'une partie de nos effets peuvent être dus aux effets des tests ou des pratiques résultant d'évaluations répétées. Dans la présente étude, l'étude 2 comprenait une mesure de base avant le début de l'intervention pour étudier tout changement non lié à l'intervention après un point ponctuel. Idéalement, nous aurions pu inclure un groupe témoin sans contact (ou un groupe témoin sur liste d'attente) pour les mesures à long terme. Leanos et coll. (2020) ont inclus un groupe témoin sans contact jusqu'au post-test parallèlement à l'étude d'intervention 1. Compte tenu des résultats prometteurs de l'étude 1, pour des raisons éthiques, nous avons donné la possibilité aux membres de ce groupe témoin de participer à l'intervention de l'étude 2 (sans inclure leurs données). La moitié de l'échantillon a choisi de le faire, réduisant ainsi notre échantillon de groupe témoin à seulement quatre participants, ce qui ne donnerait pas de résultats fiables. Nous avons essayé de recruter un autre groupe témoin sans contact à la fin de l'étude d'intervention 2, mais à ce stade, la nouvelle s'était répandue dans toute la communauté des avantages potentiels de l'apprentissage de nouvelles compétences et le recrutement pour ce groupe était extrêmement difficile. Il était également difficile de recruter pour un groupe témoin sur liste d'attente si l'attente durait plus d'un an. Les travaux futurs pourraient chercher à surmonter ces difficultés de recrutement en incorporant un groupe témoin d’attention plutôt qu’un groupe témoin sans contact (LaFave et al., 2019), ce qui pourrait aider à isoler la contribution des simples effets de la pratique des évaluations.

En résumé, nos résultats de suivi d'une intervention d'apprentissage multi-compétences sont des indicateurs prometteurs selon lesquels l'apprentissage de nouvelles compétences pourrait conduire à une amélioration des capacités cognitives chez les personnes âgées. Nous démontrons que l’acquisition de multiples nouvelles compétences à l’âge adulte est non seulement possible, mais peut également conduire à une croissance cognitive considérable à long terme. Contrairement à la plupart des interventions cognitives antérieures, nous avons constaté des améliorations générales soutenues et significatives, même après un an, dans plusieurs domaines cognitifs (contrôle cognitif, mémoire de travail et mémoire épisodique) dans l'un ou les deux échantillons d'intervention. Il est important de noter que les performances sur ces évaluations cognitives spécifiques n'ont pas été entraînées pendant l'intervention (c'est-à-dire que les participants n'ont vu les tâches que pendant les 6 ou 7 périodes d'évaluation). Les travaux futurs pourront reproduire et étendre notre intervention d'apprentissage avec un échantillon plus large et plus diversifié pour tester les explications potentielles de ces évaluations cognitives spécifiques. nos résultats. De futures recherches comportant des interventions d'apprentissage intenses pourraient également envisager d'inclure des techniques de neuroimagerie pour mieux identifier les régions du cerveau qui connaissent les plus grandes zones de croissance (voir McDonough et al., 2015 pour un exemple). Les recherches dans ce sens pourraient apporter un soutien supplémentaire à la théorie selon laquelle la promotion d’environnements d’apprentissage dès le début de la vie chez les personnes âgées peut conduire à des gains cognitifs considérables (par exemple Wu et al., 2017 ; Wu et Strickland-Hughes, 2019). De telles preuves pourraient réduire les stéréotypes négatifs sur les capacités cognitives et l’apprentissage chez les personnes âgées et favoriser une croissance cognitive et fonctionnelle optimale jusqu’à la fin de la vie.

Remerciements

Les auteurs remercient le Dr Annie Ditta et Shirley Leanos pour leur assistance intégrale dans le développement et la mise en œuvre des interventions. Les auteurs remercient tous les assistants de recherche du CALLA Lab, notamment Gianhu Nguyen, Omar Hernandez-Cruz, Alexander Duong, ChristineDang et Elizabeth Fletes, pour leur aide dans la réalisation des évaluations de suivi. Merci à Bob Grant pour son aide dans la compilation et l'organisation de ces données à des fins d'analyse. Les auteurs remercient également Eliana Lemberg pour ses suggestions et modifications sur le manuscrit.

Déclaration de divulgation

Aucun conflit d’intérêt potentiel n’a été signalé par les auteurs.

Financement

Les évaluations de suivi ont été financées par un NSF CAREER Award toRW (BCS-1848026). Les évaluations de base, pré-test, intermédiaire et post-test ont été financées par une bourse Visionary de l'American Psychological Foundation, le Center forIdeas and Society Second Fellowship Award de l'Université de Californie, Riverside (UCR), et la bourse Riverside Regents de la Faculté de l'Université de Californie pour Mini-subventions RW et UCRUndergraduate. L'aide à la recherche a été financée par un supplément NSF REU au prix CAREER, le programme de stages de recherche d'été de mentorat de l'UCR (MSRIP), la promotion de l'engagement, de la rétention et du succès dans la formation STEM (PERSIST) et le programme de recherche Summer in Research in Science and Engineering (RISE).

Les références

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