Намалената специфичност и повишената свръхобщност на автобиографичната памет продължават да съществуват като когнитивни уязвимости при ремитирана голяма депресия: Мета-анализ, част 2

2.3|Извличане и обработка на данни

Двама обучени научни сътрудници (съавтори/и/) са търсени отделно.

Дисциплината и паметта са неразделни. Добре обученият човек обикновено има по-добра памет, може да научава нови неща по-бързо и обработва информацията по-лесно.

Тренирането на тялото може да ни помогне да подобрим паметта си. Изследванията показват, че физическото обучение може да увеличи плътността на невронните връзки в мозъка и церебралния кръвен поток, като по този начин насърчава здравето на мозъка и способностите за учене. В допълнение, добре обучените хора обикновено имат по-добро психическо здраве и повече положителни емоции, заедно с физическо здраве, което допринася за подобряване на паметта.

В допълнение към физическата подготовка, можем да подобрим паметта и като тренираме мозъка си. Някои методи включват: практикуване на игри с памет, решаване на математически задачи, четене и писане и т.н. Тези дейности могат да ни помогнат да упражняваме мозъка си и да подобрим вниманието, концентрацията и мисловните си умения.

И накрая, сънят е важен фактор за подобряване на паметта. Сънят ни помага да консолидираме това, което сме научили, и да изчистим бъркотията в мозъка си. Като поддържаме добри навици за сън, можем да направим мозъка си по-чист и по-енергичен.

В обобщение, доброто обучение може да насърчи подобряването на паметта, а включените дейности са положителни и полезни за физическото и психическото здраве. Като тренираме мозъка си и поддържаме добри навици за сън, можем да подобрим паметта си и да учим нови неща по-ефективно. Вижда се, че трябва да подобрим паметта и Cistanche deserticola може значително да подобри паметта, тъй като Cistanche deserticola може също да регулира баланса на невротрансмитерите, като например повишаване на нивата на ацетилхолин и растежни фактори. Тези вещества са много важни за паметта и ученето. В допълнение, месото може също да подобри притока на кръв и да насърчи доставката на кислород, което може да гарантира, че мозъкът получава достатъчно хранителни вещества и енергия, като по този начин подобрява мозъчната жизненост и издръжливост.

Кликнете върху Know, за да подобрите краткосрочната памет

След това един научен сътрудник първоначално извлече всички данни, а вторият научен сътрудник извади всички данни отново, проверявайки за несъответствия. След това първият автор (/) провери данните и всички останали несъответствия бяха разрешени чрез дискусия.

Извадихме броя на участниците във всяка група в рамките на дадено проучване, тяхната средна възраст, дела на жените и диагностичния инструмент, използван за оценка на голяма депресия, мярка за тежестта на депресивните симптоми, брой предишни епизоди на депресия, брой използвани сигнали, реплика валентност и продължителност на репликата. Когато едно проучване изрично докладва образователните нива и етническата принадлежност на участниците, това също е извлечено.

Извлечени са средните резултати и резултатите от стандартното отклонение както за клиничните, така и за контролните групи за измерване на тежестта на симптомите на депресия, използвани във всяко проучване.

Въпреки че проучванията са избрани въз основа на това, че нито една от сравняваните групи участници не е имала клинична депресия, въпреки това може да е имало разлики в депресивните симптоми, които биха могли да обяснят груповите различия в специфични или общи спомени.

Поради това беше изчислена стандартизирана средна разлика за резултатите от тежестта между групите за всяко проучване и тази променлива беше оценена като потенциален модератор чрез мета-регресия.

Извадихме средното и стандартното отклонение за броя или съотношението на специфични и общи спомени, извлечени чрез сигнали на AMT. Когато тази информация беше налична за различни валентности на реплики, тя също беше извлечена, така че да могат да бъдат анализирани отделно.

Ние също извлякохме продължителността на времето, през което участниците бяха дадени да си припомнят всеки спомен след представяне на реплики, дали отговорите могат да бъдат дадени устно или по друг начин и броя на репликите, дадени на участниците.

2.4|Аналитична стратегия

Мета-анализи на произволни ефекти с оценители на максимална вероятност бяха проведени с помощта на мета пакета (Balduzzi et al., 2019) в Rstatistical софтуер 4.0.3 (R Core Team (2020), 2020) за специфични и свръхобщи спомени поотделно , използвайки g на Hedges като размер на ефекта.

Горските диаграми бяха използвани за графично изобразяване на общия размер на ефекта 95% доверителен интервал и интервал на прогнозиране, както и оценките на отделните точки на изследване и 95% доверителни интервали. Между проучванията се съобщава за хетерогенност на размера на ефекта по отношение на Q, τ2 и I2. Статистиката Q показва, че фактори извън грешката на вземане на проби отчитат вариацията в оценката на размера на ефекта (Lipsey & Wilson, 2001).

Статистиката τ2 показва абсолютната стойност на истинската дисперсия. Силата на Q статистиката за откриване на статистически значими разлики се основава на броя на изследванията, използвани в мета-анализа.

За разлика от това, индексът I2 не разчита на статистическа значимост и вместо това е процент от общата вариация в набор от размери на ефекта, който се дължи на хетерогенност между изследванията, а не на случайност (Higgins & Thompson, 2002). Тези анализи бяха проведени за общите размери на ефекта в различните типове сигнали и за всяка валентност на сигналите поотделно.

По отношение на потенциалните модератори на всяка наблюдавана хетерогенност, тествахме за разлики в тежестта на депресивните симптоми между групите, като използвахме размера на ефекта, оценен от средните стойности и SDs, възрастта, дела на жените (за оценка на влиянието на пола), броя на знаците, използвани в AMT, продължителността на времето, дадено за извличане на AMT, годината на публикуване и размера на извадката.

Като се има предвид, че екстремните резултати могат неправомерно да повлияят върху цялостния ефект, ние идентифицирахме отклонения като всяко проучване, за което неговите доверителни интервали не се припокриват с доверителния интервал на сборния размер на ефекта. Анализите на чувствителността бяха проведени чрез премахване на тези изследвания и след това повторно провеждане на анализите, за да се оценят промените в общия ефект

2,5|Риск от пристрастия

За да оценим отклонението, използвахме няколко различни метода. На ниво проучване източниците на пристрастия бяха оценени чрез одитиране дали (1) проучването включва рандомизиране между и в рамките на задачите на изследването (напр. ключови думи, представени във фиксиран или произволен ред), (2) разпределението на участниците в групата е скрито от тях, ( 3) участниците и персоналът са били слепи за естеството на изследването, (4) кодиращите за задачата за автобиографична памет са били слепи за определянето на групата на участниците и естеството на изследването по време на кодирането, (5) има доказателства за непълно отчитане на резултатите или напротив, като например при предварителната регистрация, (5) определени участници бяха включени в проучването, но бяха пропуснати от анализите по неясни причини и (6) оценките за определени мерки бяха включени в проучването, но бяха селективно пропуснати от окончателния доклад.

Ако се наблюдават тези потенциални източници на пристрастия, тогава беше отбелязан висок риск от пристрастия. Ако проучването не включва достатъчно информация, за да се прецени ясно дали това е потенциален източник на пристрастия, се отбелязва известно безпокойство.

Ако проучването изрично отбеляза стъпките, предприети за управление на споменатите пристрастия, тогава беше отбелязан нисък риск от пристрастия. За да оценим пристрастията на публикацията в извадката от проучвания, ние генерирахме диаграми на фуния, върху които оценките за размера на ефекта бяха нанесени на оста x и обратното на тяхната стандартна грешка на оста y. Графиките приличат на фуния, с по-малко точни оценки в основата на фунията и оценки с най-малките стандартни грешки в горната част.

Ако няма пристрастност на публикацията, графиката на фунията хипотетично ще бъде симетрична. Въпреки това, липсващите проучвания, потиснати от пристрастия на публикацията, могат да причинят забележима асиметрия във фуниевидния график. Тестът на Egger (Egger et al., 1997) беше използван като статистически тест за асиметрия на фуниевидната диаграма, със значителна p-стойност, показателна за асиметрия на фуниевидната диаграма и следователно отклонение в публикацията.

Беше проведена процедурата за подрязване и запълване, която оценява „липсващите проучвания“, докато има симетрия на фунията и се получи коригиран размер на ефекта. Трябва да се отбележи, че тази процедура може да не доведе до надеждни резултати при обстоятелства, при които има забележима хетерогенност между изследванията.

Анализът на p-кривата също беше използван за оценка на потенциала на p-хакване, т.е. селективно представяне или анализ на данни, мотивирани да постигнат p-стойност под analpha от .05 (Simonsohn et al., 2014).

Предположението е, че когато разпределението на p-стойности под .05 е изкривено наляво, това показва отклонение към резултати, които са само незначително статистически значими спрямо тези, които са ясно под алфа от .05.

Това може да се тълкува като показващо, че p-хакването е повлияло на общия метааналитичен ефект. В този анализ се предоставя оценка на статистическата мощност, като по-високата мощност увеличава вероятността да се наблюдава по-малка p-стойност и „истински ефект“.

3|РЕЗУЛТАТИ

3.1|Избор на изследване и характеристики на изследването

Търсенето доведе до 17 отговарящи на условията проучвания (вижте Фигура 1). Примерни характеристики на 17-те статии, включени в мета-анализа, са дадени в таблица 1. Петнадесет размера на ефекта са изчислени за проучвания, докладвани за специфичност като индекс на отговорите на AMT, като девет размера на ефекта са изчислени за свръхобщи спомени. Седем проучвания съобщават както за специфичност, така и за общи спомени като индекс на отговорите на AMT (Crane et al., 2007; Gupta & Kar, 2012; Haddad et al., 2014; Jermannet al., 2013; Mackinger et al., 2000; Matsumoto et др., 2022).

Всичките девет проучвания, които съобщават за свръхобщи спомени в отговор на AMT, представят броя или съотношението на категоричните спомени като индекс на свръхобща памет, докато само две проучвания съобщават за оставащи възможни свръхобщи отговори (т.е. разширени спомени или семантични асоциати [думи, които може да са тематично свързани, но не представляващи спомен сам по себе си, напр. Харесвам цветя]).

Като се има предвид това, както и предишни доказателства, че разликите между хората с и без депресия могат да се дължат на общи спомени от категоричен тип и без текст (Mark et al., 1992), категоричните спомени бяха използвани като индекс на свръх-обща памет във всички анализи.

Размерът на извадката варира от девет до 275 участници (диапазон 9–164 за ремитирала депресия; диапазон 10–275 контроли). Проучванията в този преглед са публикувани между 2000 г. и 2016 г., с изключение на един препринт, публикуван през 2021 г. Средната възраст на участниците е 20,9 години (диапазон 11–86 години), като случаите и контролните проби във всички проучвания имат приблизително равни средни възрастови стойности.

Средният дял на жените в проучванията е 78,18% (група с ремитирана депресия=82.7%, контролна=73.7%). Всички проучвания са използвали интервюта за оценка на диагнозата на депресия или за изключване на анамнеза за депресия и всички с изключение на две са използвали структурирани, стандартизирани инструменти за диагностично интервю.

Има няколко различни измервания на тежестта на депресията, използвани в пробите; най-често използваният обаче е BeckDepression Inventory-II (BDI-II; n=8; 44,4%; Beck et al., 1996).

Tenstudies предоставят информация за броя на миналите епизоди в групата на ремитирана депресия; средните стойности и стандартните отклонения обаче могат да бъдат извлечени или изчислени само от девет. Barnhofer et al. (2007) предоставят средни стойности и стойности на обхвата, които са преобразувани в средни стойности и стандартни отклонения с помощта на метода на Box–Cox (McGrathet al., 2020).

Хадад и др. (2014) предоставя средната стойност и обхвата, последният от които е използван за оценка на стандартното отклонение (Hozoet al., 2005). За Haringsma et al. (2010), средната стойност и стандартното отклонение са оценени с помощта на таблични данни, показващи, че 26 участници са имали само един предишен епизод, а останалите 37 участници, за които се съобщава, че имат два или повече предишни епизода, са консервативно кодирани като имащи два епизода.

ForSpinhoven et al. (2006), средната стойност и стандартното отклонение могат да бъдат оценени от предоставените данни, въпреки че участниците, за които се съобщава, че имат шест или повече предишни епизода, са консервативно кодирани като преживяващи шест епизода.

Както се изисква, всички проучвания измерват специфичността на паметта или свръхобобщението с помощта на AMT (Williams & Broadbent, 1986). Освен това, всички проучвания поискаха отговори устно, с изключение на едно проучване, което се отклони от този формат и изискваше писмен отговор (Wesselet al., 2001). Броят на подсказките, предоставени за предизвикване на специфични спомени в AMT, варира в различните проучвания (диапазон=10–40).

Положителните и отрицателните валентности са най-често съобщаваните валентности. Твърде малко проучвания съобщават за неутрална валентност, за да се оценят тези отговори на тези знаци поотделно. Половината от проучванията определят 30-s време за реакция за сигнали AMT, докато останалите използват различни времена за реакция (диапазон=20–120 s).

3.2|Риск от пристрастия в проучванията

Установено е, че всички проучвания имат поне известна загриженост по отношение на риска от пристрастия (вижте Подкрепящата информация за пълното кодиране на проучванията). Както е посочено в таблица 2, в рамките на всяка категория на възможен източник на пристрастия, проучванията са предимно кодирани, тъй като има известно безпокойство. В повечето проучвания няма ясна загриженост, че данните са докладвани непълни.

Няма предварително регистрирани проучвания, така че рискът от селективно докладване не може да бъде изключен. Тези констатации предполагат, че проучванията, проведени в тази област, вероятно ще имат един, ако не и няколко, възможни източника на пристрастие и трябва да се тълкуват по съответния начин и в контекста на индикаторите за пристрастие в публикацията.

3.3|Резултати от синтези: Специфично извличане на паметта

Имаше малък до умерен отрицателен общ ефект за сравнения на специфични спомени между хора с ремитирана депресия и хора, които никога не са били депресирани (k {{0}};g=0).314 , 95% CI [ 0.543; 0.085], z=2.69, p=.007), което предполага, че хората в ремисия си спомнят по-малко специфични спомени. По отношение на хетерогенността, имаше доказателства за необяснима вариация между размерите на ефекта на изследването (Q[14]=43.41, p <.001; I2=67.7%,τ2=.12) , посочвайки база за тест на модераторите, която може да обясни тази вариация.

Вижте Фигура 2 за горска диаграма на размерите на ефекта, включително интервал на прогнозиране. Прогнозният интервал показва, че размерът на ефекта може да бъде нисък от 1,12 в някои популации в бъдещи проучвания и висок до +0,54 в други. Освен това има и някои популации, при които размерът на ефекта може да бъде нула. Анализът на отклоненията показва, че има един размер на ефекта на отклонение (Gupta & Kar, 2012; SMD=1,69).

При пропускане на тази извънредна стойност и повторно провеждане на анализа, резултатите не са съществено променени и все още показват значителен, малък до умерен ефект (k=14; g=0).262, 95 % CI[ 0.477; 0.046], z=2.38, p=.017). Все още имаше доказателства за вариация между ефектите на изследването (Q[14]=35.42, p < .001; I2=63.4%, τ2=.09).

For more information:1950477648nn@gmail.com