Fordel gitt av nattesøvn på skjemarelatert minne kan vare bare en dag Del 2

Studieprotokoll

Deltakerne ble tilfeldig fordelt til enten søvn- eller aktivvåken-gruppen. Deltakerne fullførte fase 1 for å lære skjemaet, og etter en 10-minutts pause fullførte de læringsblokker i fase 2 for å lære det skjemarelaterte så vel som det nye hierarkiet.

Så, hva er aktiv oppvåkning? Aktiv oppvåkning refererer til menneskers evne til å oppfatte endringer i omgivelsene, initiativ og evne til å forstå og reagere på ting. Når en person er i en svært våken tilstand, vil ansiktstrekkene hans være skarpere, hans tenkning vil være mer smidig, og hans evne til å oppfatte og forstå ting vil være sterkere.

Og denne høye graden av opphisselse kan også hjelpe oss å forbedre hukommelsen vår. I en tilstand av høy opphisselse kan en person fokusere mer på kunnskapen han har lært og bedre beholde innholdet han har lært i hjernen. Samtidig kan en tilstand av høy opphisselse også stimulere folks tenkningsvitalitet og forbedre dybden og effekten av hukommelsen.

Derfor må vi forbedre vår bevissthet og hukommelse gjennom en rekke metoder. Først av alt må vi være oppmerksomme på å opprettholde tilstrekkelig søvntid for ikke å påvirke vår oppfatning og forståelse på grunn av overdreven tretthet. For det andre må vi også regelmessig aktivere hjernen vår og fremme vår tenkningsvitalitet gjennom lesing, tenkning osv. Til slutt må vi også være mer oppmerksomme på endringer i omgivelsene i livene våre, og lære og bli eksponert for så mange nye ting som mulig for å forbedre oppvåknings- og hukommelsesevnene våre.

Kort sagt, forholdet mellom aktiv opphisselse og hukommelse er nært og uunnværlig. Vi må fortsette å være positive, opprettholde gode levevaner, og hele tiden trene og utfordre oss selv for å forbedre vår opphisselse og hukommelsesevner, for bedre å svare på livets utfordringer og muligheter. Det kan sees at vi trenger å forbedre hukommelsen, og Cistanche deserticola kan forbedre hukommelsen betydelig, fordi Cistanche deserticola også kan regulere balansen av nevrotransmittere, som å øke nivåene av acetylkolin og vekstfaktorer. Disse stoffene er svært viktige for hukommelse og læring. I tillegg kan Kjøtt også forbedre blodstrømmen og fremme oksygentilførsel, noe som kan sikre at hjernen får tilstrekkelig med næringsstoffer og energi, og dermed forbedre hjernens vitalitet og utholdenhet.

Klikk vet kosttilskudd for å forbedre hukommelsen

De ble testet etter et intervall på 12-timer (søvn–våkne), etterfulgt av en andre test 24 timer etter den første kodingsøkten. Søvn ble overvåket ved bruk av både polysomnografi (PSG) og aktigrafi (figur 1).

Skjema-læringsparadigme

Til tross for flere tiår med forskning og den nylig fornyede interessen i nevrovitenskapssamfunnet for å studere rammer for organisert informasjon, ser det ut til at det ikke er noen konsensus om hva som kvalifiserer et skjema. Dette har bidratt til heterogenitet i litteraturen.

Det har blitt foreslått at en arbeidsdefinisjon av skjemaer inkluderer "overlappende, organiserte kunnskapsrepresentasjoner" som har følgende tre funksjoner: fordelaktig minneytelse; ha en dynamisk og tilpasningsdyktig natur når de utfordres av inkongruente nye elementer, og tilrettelegger for nye slutninger som generaliserer over det som er direkte lært [28].

Et skjemabasert læringsparadigme basert på transitiv inferens ble brukt i den nåværende studien [26] som inkluderte disse essensielle funksjonene. Dette paradigmet har blitt brukt i tidligere arbeider [29–31].

Hovedparadigmet besto av to hovedfaser som illustrert i figur 2 og beskrevet i detalj nedenfor. Vi inkluderte aktiv tilbakemelding som eksplisitt forsterkning på tvers av læringsblokkene, ettersom noen studier har vist at eksplisitt forsterkning under læring er en essensiell faktor i søvnavhengige fordeler ved transitiv inferens [15]. Hovedparadigmet besto av tre hovedfaser som vist i figur 2 og forklart i detalj nedenfor.

Oversikt over protokollen

Innledende skjemadannelse besto av to deler med et 10-minuttpauseintervall: (fase 1) for å danne det innledende skjemaet etterfulgt av (fase 2): skjemarelatert minneintegrasjon og læring uten skjematilstand. Etter å ha fullført fase 2, gjennomgikk deltakerne umiddelbare og forsinkede testøkter etter 12 timer som inneholdt søvnaktiv våkne, og en siste test 24 timer etter den første kodingen (figur 1).

Fase 1: lære skjemaet til kriteriet

Deltakerne ble pålagt å lære riktig rekkefølge av elementer i et 7-elementsett relatert til et aldershierarki av galakser. Læringsprosessen involverte prøving og feiling sammen med aktiv tilbakemelding, alternerende mellom lærings- og testblokker, inntil deltakerne oppnådde et kriterium på over 85 % nøyaktighet.

Under læringsblokkene ble deltakerne vist to tilstøtende galakser i hierarkiet (B–C, F–E, A–B, D–C, etc.) i 3 sekunder og ble spurt: "Hvilken galakse er eldre?." Deltakerne ble oppfordret til å delta aktivt i læring og gi svar.

Riktig svar ble uthevet i grønt, uavhengig av om de svarte eller ikke. Ikke-tilstøtende par (B–D, C–E, B–E, etc.) ble ikke presentert under læring.

Hver læringsblokk ble etterfulgt av en tilsvarende testblokk der deltakerne ble vist et par galakser og indikerte hvilket element som var eldre. De ble vist innlærte tilstøtende par så vel som ikke-tilstøtende elementer (slutningspar) som ikke hadde blitt møtt under læring (Figur 2A–B).

Ingen tilbakemelding ble gitt. For å svare riktig på disse spørsmålene gjorde deltakerne transitive slutninger (dvs. hvis A > B og B > C så A > C).

Denne fasen ble avsluttet når 85 % nøyaktighet var nådd. Basert på piloteksperimenter og tidligere arbeid sørget vi for maksimalt 20 lærings- og testblokker for å oppnå 85 % nøyaktighet. I gjennomsnitt var det nødvendig med ca. 10 læringsblokker for å nå kriteriet (M=9.6, SD=3.9).

Fase 2: skjemarelatert minneintegrasjon og læring av tilstanden uten skjema

Denne fasen innebar læring av et nytt hierarki av galakser som enten utnyttet det ervervede skjemaet (skjematilstand) eller inneholdt gjenstander som man ikke har møtt før (no-schemacondition). I skjematilstanden ble deltakerne pålagt å lære et nytt hierarki som ble interkalert med galakser fra fase 1 mens de opprettholdt samme rangeringsrekkefølge. I no-schema-tilstanden ble deltakerne presentert for et helt nytt hierarki. Tester på både skjema- og ikke-skjemasett besto av tilstøtende og inferenspar som ligner på fase 1. Kritisk nok besto inferenstestforsøkene kun av nye galakser for begge hierarkier.

Prosedyrene var identiske med forrige fase og deltakerne gjennomgikk seks alternerende lærings- og testblokker for både skjemasettet og ikke-skjemasettene presentert i en interleaved-rekkefølge. Alle elementene, høyre/venstre presentasjon på skjermen, interleaved-rekkefølgen og presentasjonsrekkefølgen av par ble randomisert og motvekt i alle faser (Figur 2A–B).

Hierarchy recall test som et tiltak for å teste freerecall

Til slutt ble deltakerne utstyrt med to konvolutter som hver inneholdt galaksebildene av skjemaet/ikke-skjemasettet blandet i et tilfeldig arrangement og fikk i oppgave å rekonstruere den nøyaktige rekkefølgen av galakser innenfor hvert hierarki fra yngste til eldste fra venstre til høyre på bordet.

I likhet med datamaskintestens hierarki ble tilbakekallingstesten også motvekt med nummererte konvolutter og instruksjoner som de skulle åpne først.

Ytelsen til deltakerne ble vurdert basert på det totale antallet feil som ble gjort ved å omorganisere galaksene, ved å bruke en metode som straffer feil plassering av et element i forhold til avviket fra dets riktige posisjon [32].

Programvare og bildekilde

Galaxy-bilder ble hentet fra HubbleSite-galleriene, som kan nås på (https://hubblesite.org/images). Stimuleringen ble opprettet ved hjelp av E-Prime 2.0 programvare (Psychology SoftwareTools, Inc., Sharpsburg, PA).

PSG datainnsamling og analyser

Elektroencefalografi (EEG) ble utført ved bruk av en SOMNOtouch-opptaker (SOMNOmedics GmbH, Randersacker, Tyskland) på to sentrale kanaler, C3 og C4, angående de kontralaterale mastoidene (A1, A2), og Cz og Fpz som vanlige referanse- og jordelektroder etter de internasjonale 10– 20 systemet.

Elektrookulografi (EOG) og elektromyografi (EMG) av hakemuskler ble også registrert for søvnstadie. Impedansen ble holdt under 5 kΩ før opptaket ble startet.

PSG-dataene ble først visuelt undersøkt og deretter automatisk scoret ved hjelp av Z3Score-algoritmen (https://z3score.com), som tidligere har blitt validert og demonstrert å kunne sammenlignes med ekspertscorere. I tillegg ble FASST EEG-verktøykassen (http://www.montefiore.ulg.ac.be/~phillips/FASST.html) brukt [33].

Søvnstadier (N1, N2, N3, REM og WASO) ble skåret basert på 30-andre epoker ved å bruke kriteriene skissert i American Academy of Sleep Medicine Manual (AASM) [34]. To poster som inneholder mer enn 10 % artefakter ble ekskludert fra de endelige analysene.

Årsakene til ekskludering inkluderte enten for tidlig avslutning av opptak av enheten eller utilstrekkelig datakvalitet for søvnstadie, for eksempel på grunn av at elektroder falt av i løpet av natten. Saktebølgeaktivitet (SWA) og saktebølgeenergi som integrert kraft i deltabåndet (0.5–4 Hz) ble beregnet ved bruk av tidligere publiserte metoder [35, 36].

Spindeldeteksjon

Wonambi Python-pakken, v5.24 (https://wonambi-python.github.io) ble brukt for automatisk spindeldeteksjon ved bruk av en validert algoritme [35]. Spindler ble klassifisert i sakte (9–12 Hz), eller raske (12–15 Hz) [35], og ble oppdaget for både N2 og N3 søvnstadier. Spindeltall og spindeltetthet (teller per minutt) ble brukt som hovedspindelmetrikkene [37]. Vi kontrollerte 10 deltakeres prøver manuelt for å bekrefte påliteligheten til automatisk deteksjon (for ytterligere detaljer, se tilleggsmateriale).

statistiske analyser

Minneytelse ble vurdert både via datamaskintesten ved hjelp av et element-for-element-mål (% riktig), så vel som antall tilbakekallingsfeil i hierarkietest. For hver fase i begge gruppene vurderte vi minneytelse ved å bruke en blandet ANOVA for å undersøke konsolidering av minner med skjemalæring (skjema, ikke-skjema) og testøkter (umiddelbare, forsinket: 12 timer/24 timer) som faktorene innen deltakerne, og konsolideringstilstand (søvn, våken) som faktor mellom deltakere.

Endring i minne etter et 12-timers intervall på (søvn–våkne) ble også undersøkt ved bruk av en blandet ANOVA med faktorene innen deltakeren i skjemaet (skjema, ikke-skjema) og partype (tilstøtende, inferens) og konsolideringsfaktor mellom deltakere (søvn–våkne).

Umiddelbare og forsinkede 12-time/24-time-testresultater ble sammenlignet med post-hoc-uavhengige prøver og sammenkoblede t-tester. Vi undersøkte assosiasjoner mellom søvnstadier og spindelmål med minneytelsen, størrelsen på den skjemadrevne minnefordelen (Schema-No-schema) og endringen i tilbakekallingsfeil i tester etter nattlige økter ved å bruke Spearmans korrelasjonsanalyser.

P-verdier på mindre enn 0.05 ble ansett som statistisk signifikante. Dataforbehandling og statistiske analyser ble utført ved bruk av MATLAB versjon R2017b (The MathWorks, Inc., Natick, MA) og SPSS 25.0 (IBM Corp., Armonk, New York).

Resultater

Innledende skjemalæring i fase 1, og ytelse i fase 2 for søvn- og våknegrupper

Innledende læring av skjemaet, i fase 1, var sammenlignbar mellom søvn- og våkengrupper. Uavhengige prøve-t-tester avslørte ingen signifikante forskjeller i antall forsøk som kreves for å nå kriteriet i fase 1 i søvnen (M=9.3, SD=4.7), sammenlignet med våknegruppen (M { {7}}.9, SD=3.1), t(51)=1.42, s=0.158. ]

Det var ingen signifikant forskjell i ytelsen for ikke-inferens- og inferenspar i fase 1 (t Mindre enn eller lik 1,59, p Større enn eller lik 0.12). For ytelse på tvers av testblokker i fase 2, måler en gjentatt ANOVA med skjemalæring (skjema, ikke-skjema) og blokk (seks nivåer) som faktorer innen deltakere, og konsolideringstilstand (søvn, våkne) som faktoren mellom deltakere funnet signifikante hovedeffekter av skjema, F(1,51)=50.66, p < 0.001, η p2=0.49,og blokk, F( 5,255)=14,03, p < 0,001, η p2=0,21, men ingen signifikant effekt av konsolideringsbetingelsen, F(1,51)=0.27, p {{30} }.60; som indikerer forbedret ytelse i skjematilstanden og forbedringer på tvers av læringsblokkene for både søvn- og våkengrupper.

Kritisk nok var den første innlæringen av skjemaet og ikke-skjemasettet i fase 2 sammenlignbare mellom søvn- og våkengrupper, med sammenlignbar ytelse i begge skjemasettene på tvers av blokker i fase 2, F(1,51)=0.27, p.=0.6{{10}}, samt den siste blokken,t(51) Mindre enn eller lik 0.67, p Større enn eller lik 0.51.

Tilsvarende presterte begge gruppene sammenlignbare ved den påfølgende umiddelbare testen, t(51)=1.207, p=0.233. For ytterligere informasjon om læringsbanen under fase 2 og ytelse på blokknivå i begge grupper, se tilleggsfigur 4.

For more information:1950477648nn@gmail.com