Capacitación del discurso interno en niños con trastorno del lenguaje del desarrollo

Este proyecto tiene como objetivo determinar el impacto del modelado de la mediación verbal en la función ejecutiva (EF) del cambio en niños en edad escolar con DLD. Los investigadores determinarán el efecto del modelado de la mediación verbal sobre el uso de la mediación verbal (AIM 1) y las medidas conductuales y electrofisiológicas del cambio (AIM 2). Debido a que la precisión y el tiempo de reacción no son medidas directas del proceso cognitivo que conduce al cambio, se complementarán con un marcador electrofisiológico de desplazamiento que refleja el procesamiento de referencia en tiempo real.

Participantes: Setenta y cinco niños (n = 75) de 8 a 10 años se inscribirán en este estudio en el transcurso de tres años. La inscripción objetivo es de 25 niños en cada grupo (Training DLD, control DLD, control de TD) coincidente con la edad (+/- 3 meses) y el género. El exceso de reclutamiento de 85 participantes en total representa hasta un 14 por ciento de desgaste debido a artefactos excesivos en el registro del EEG, como parpadeos y/o movimientos excesivos de los ojos (estimados en el 10 por ciento), o los participantes no completan todas las tareas y pruebas de estudio (estimado en un 4 por ciento). Es importante tener en cuenta que el proyecto se basa en un sistema para la grabación de EEG que está optimizado para su uso con los niños, y que el PI ha utilizado este sistema para estudiar a los niños en este rango de edad con una pérdida mínima de datos debido a artefactos. Consulte las secciones de adquisición y procesamiento de datos del EEG para más detalles.

Justificación de edad: este grupo de edad fue seleccionado porque (1) los niños han hecho un desarrollo sustancial en el lenguaje hablado y EF para este momento, (2) los primeros años escolares se consideran un período clave en el desarrollo, ya que los niños enfrentan desafíos externos que requieren que usen las habilidades de lenguaje y ejecutivo de manera eficiente, y (3) la evidencia existe que este rango de edad marca un período con uso extenso de la mediación verbal para respaldar el desempeño de la tarea EF.

Procedimiento general del estudio: el estudio involucrará (a) evaluaciones estandarizadas de las habilidades cognitivas y de lenguaje descritos a continuación y (b) un protocolo experimental que incluye tres fases: preintervención, intervención y posterior a la intervención. Cada fase requerirá 1 visita al laboratorio de investigación, con 1-2 semanas entre cada fase, y un plazo deseado entre las sesiones previas y posteriores a la intervención de 14-21 días.

• Clasificación a los grupos DLD y TD: los niños con DLD tendrán antecedentes de desarrollo retrasado del lenguaje según lo informado por un cuidador durante un examen de teléfono inicial y cumplirán con los criterios para DLD según lo determinado por la administración de evaluaciones estandarizadas de lenguaje y habilidades cognitivas. Se confirmará a los niños que tienen DLD si obtienen una puntuación central de identificación (ICS) de menos de 34 en la prueba del lenguaje integrado y las habilidades de alfabetización (TILS). Los niños con TD no tendrán antecedentes de desarrollo del lenguaje retrasado y obtendrán una puntuación de 34 o más en los cajas. Todos los niños deben obtener una puntuación estándar superior a 70 en la subprueba de fluido de la prueba de inteligencia breve de Kaufman, 2ª edición (KBIT-2) para excluir a aquellos con impedimentos cognitivos.
• Asignación a condiciones de capacitación o control: el estudio es un ensayo aleatorizado individualmente con un diseño de intervención paralela. Todos los participantes de TD completarán la condición de control. Los participantes de DLD serán asignados aleatoriamente a la condición de capacitación o control. La aleatorización ocurrirá después de confirmar la clasificación del grupo DLD y antes de comenzar la fase de intervención del protocolo experimental. El PI supervisará un protocolo de aleatorización de bloque para asignar ID de participante a la condición de capacitación o control. Los equipos distintos de asistentes de investigación (RAS) serán capacitados para (a) realizar sesiones de intervención previa y posterior a la intervención, (b) realizar sesiones de intervención y (c) datos de mediación verbal de código recopilados durante la sesión de intervención. El PI informará a los miembros del equipo B sobre las tareas de los participantes utilizando funciones de acceso controlado de la base de datos REDCAP. Los equipos A y C estarán cegados en cuanto a si los niños con DLD estaban en el grupo de entrenamiento o control.

Descripción general de la tarea de cambio: cada participante completará tres versiones de una tarea de cambio. La tarea es una tarea de tarjeta de cambio de cambio dimensional modificada (DCCS). El objetivo es clasificar correctamente las imágenes de estímulo de acuerdo con una de las dos reglas, indicadas por una señal visual. Cada tarea contendrá dos reglas de clasificación y un total de cuatro imágenes de estímulo bivalente. Las reglas de cambio serán conceptos simples y familiares (es decir, color, forma, número y tamaño) para niños en edad escolar. Las señales serán el nombre escrito de cada regla, por ejemplo, "color", presentado antes de cada estímulo, mientras que no se espera que los participantes tengan dificultades para leer los nombres de reglas, la señal se hablará y se escribe durante todas las pruebas de práctica para eliminar los posibles efectos de la capacidad de lectura de palabras. Para minimizar las demandas sobre la memoria de trabajo, la señal escrita permanecerá en la pantalla mientras se presenta el estímulo. Las tres versiones de tareas tendrán la misma estructura básica pero diferentes conjuntos de reglas y estímulos (contrarrestados entre fases y participantes). La tarea siempre comenzará con dos bloques de una sola regla, lo que permite a los niños practicar cada regla individualmente con el objetivo de aprender a asociar cada regla con sus opciones de respuesta de señal y botón. Todas las tareas de cambio estarán administradas por computadora y se presentarán utilizando el software E-Prime 3.0. Las respuestas se recopilarán utilizando un cuadro de respuesta de Chronos. La versión NIH Toolbox de los DCC tenía una excelente sensibilidad del desarrollo, confiabilidad test-retest y validez convergente en una muestra de niños de 3 a 15 años. El DCCS también se ha adaptado para su uso con EEG en niños, adolescentes y adultos.

Objetivo 1 (Entrenamiento vs. Intervención de control): determine los efectos del modelado de la mediación verbal sobre el uso de la mediación verbal durante una tarea de cambio en niños con DLD.

Para lograr el AIM 1, la mitad de los participantes en el grupo DLD estará expuesto a un entrenamiento experimental de mediación verbal, mientras que la otra mitad (y todos los participantes de TD) estarán expuestos a una condición de control, incrustada en una versión de la tarea de cambio.

OBJETIR Y RECURSAR Mediación verbal durante la fase de intervención: el diseño de la tarea permite obtener y registrar el comportamiento de la mediación verbal antes, durante y después de las condiciones de entrenamiento o control. Las grabaciones de audio y video se utilizarán para la codificación y análisis fuera de línea del lenguaje hablado autodirigido por los participantes. Después de la exposición a cada bloque de una sola regla, los participantes completarán varios bloques de regla mixta con ensayos previamente aleatorizados que se describen a continuación:

• Pre/posterior a la capacitación: los participantes completarán un total de 20 ensayos de regla mixta antes del entrenamiento/control y 20 ensayos de regla mixta después. Durante estas pruebas, se pedirá a todos los participantes que digan lo que están pensando y planean hacer antes de que ingresen una respuesta. Los examinadores recordarán a los participantes que hablen en voz alta según sea necesario, pero no proporcionarán ningún modelado de idiomas.
• Entrenamiento experimental (modelado con mediación verbal): los participantes verán que las pruebas se completan mientras Max, un personaje amistoso que conoce muy bien la tarea, narra sus pensamientos y acciones para proporcionar un modelo de mediación verbal efectiva. El lenguaje demostrado estará orientado al futuro y estructurado como una intención de implementación (es decir, frase si/luego) para apoyar el logro de objetivos. Por ejemplo, los participantes escucharán: "Si este es el juego de color, entonces debo presionar el botón para el azul". Una flecha apuntará hacia la respuesta correcta.
• Control (solo modelado): estos participantes verán ensayos completos máximos sin mediación verbal hablada en voz alta (es decir, una flecha apuntará hacia la respuesta correcta). Esta condición de control permitirá el aislamiento del efecto del entrenamiento de mediación verbal porque ambas condiciones proporcionan el mismo modelado de acciones.
• Ensayos de rendimiento: tanto en las condiciones de capacitación como de control, cada 10 ensayos de modelado será seguido por 10 ensayos de rendimiento durante los cuales los participantes deberán: "Dígale a Max lo que planea hacer antes de hacerlo". Esta estructura alterna de modelado y rendimiento se repetirá seis veces para un total de 60 ensayos modelo y 60 ensayos de rendimiento. Esta estructura permitirá el examen del cambio en la mediación verbal a lo largo de la fase de intervención.

Medida de mediación verbal: cada enunciado, definido como una unidad de habla sin discontinuidades temporales o semánticas (es decir, pausa mayor que 2s o un cambio de contenido), se codificará para la relevancia y la función. La relevancia se clasificará como: (a) irrelevante para la tarea, (b) relevante para la tarea y autodirigido, o (c) relevante para la tarea pero dirigida al examinador (por ejemplo, hacer preguntas para aclarar las reglas, acciones planificadas, etc.). Las expresiones relevantes (B y C) también se clasificarán como una de las tres funciones: (1) ensayo, (2) regulando, o (3) afectivo. Las expresiones de ensayo incluirían declaraciones simples de las reglas o etiquetado del estímulo. La regulación de las expresiones incluiría el uso de verbos de acción específicos (por ejemplo, conmutador) o el marco if/luego proporcionado en el modelo. Las expresiones afectivas incluirían respuestas emocionales, evaluaciones de precisión (por ejemplo, Ups) o estados mentales (por ejemplo, creo ...).

Procedimientos de fidelidad: el PI proporcionará capacitación sobre los procedimientos de codificación para estudiar personal (RAS en el Equipo C) que son ciegos para la membresía grupal. Un 25 por ciento de los participantes aleatorios será codificado por segunda vez para evaluar la confiabilidad entre evaluadores. El PI supervisará si la correlación intraclase para cada categoría de función de expresión es mayor que .75 y proporcionará capacitación adicional según sea necesario. Los análisis descriptivos se utilizarán para cuantificar la cantidad de cada tipo de expresión producido. Enunciados autodirigidos relevantes producidos durante los 100 ensayos de mediación verbal previa/posterior al entrenamiento (20 ensayos pre, 20 ensayos posteriores) y el rendimiento (6 conjuntos de 10 ensayos) se analizarán más a fondo.

Data Analysis - Aim 1: To evaluate change in verbal mediation throughout the intervention phase, a random-intercept model will be performed with relevant utterance quantity regressed on (1) indicator for group (with DLD-control as the reference group; with parameters for the indicator for DLD-training and TD-control indicating differences for these groups from the reference group), (2) indicator for function of verbal mediation (with rehearsal as the reference Grupo), (3) indicador para tres etapas de tarea: pretrabenamiento (primeros 20 ensayos), capacitación/control (60 ensayos de rendimiento) y post-entrenamiento (últimos 20 ensayos) y (4) interacción del indicador de grupo y el indicador de la etapa de tarea (para evaluar las diferencias entre los grupos entre las etapas). Se contabilizarán múltiples medidas (de la cantidad de expresión; controlar la función de expresión) para cada persona al incluir la intersección aleatoria específica de la persona. El análisis se realizará utilizando el paquete Rstudio y LME4. Los investigadores también evaluarán las diferencias previas y posteriores a la capacitación en la capacidad de mediación verbal entre los niños con y sin DLD, al examinar el número de cada tipo de expresión producido por todos los niños con DLD (entrenamiento + control) en comparación con los participantes de control de TD utilizando una serie de muestras tests independientes con testimas T con errores estándar de rambuis-robust y usando el método Bonferroni para ajustar para múltiples comparaciones.

Resultados anticipados - Objetivo 1: El modelado con mediación verbal tendrá un mayor efecto sobre el uso posterior de la mediación verbal que el modelado solo. Específicamente, al final de la fase de intervención, se espera que los niños en el grupo de entrenamiento DLD produzcan un ensayo más relevante y expresiones regulatorias que el grupo de control DLD, lo que demuestra una mediación verbal más efectiva. Los investigadores también predicen que en la capacitación posterior, el grupo de capacitación DLD demostrará menos diferencias con respecto al grupo de control TD que en la capacitación previa; Habrá una interacción significativa entre los pares relevantes de indicadores. Esta comparación servirá para validar las medidas de resultado novedosas y demostrar aún más un cambio efectivo en la mediación verbal para el grupo de entrenamiento DLD.

Objetivo 2 (pre-vs después de la intervención): determine los efectos del modelado de la mediación verbal sobre el cambio en niños con DLD.

Para lograr AIM 2, los participantes de DLD completarán dos versiones de la tarea de cambio antes y después de la fase de intervención mientras se registra EEG. Después de aprender y practicar cada regla individualmente, los participantes completarán varios bloques de regla mixta, o bloques cambiantes, que requieren que los participantes cambien entre las dos reglas sobre una base de prueba por ensayo. Cuando una prueba de color es seguida por una prueba de forma (o viceversa), este último es una prueba de cambio; Cuando una prueba de color es seguida por una prueba de color, este último es una prueba de estadía. Es importante destacar que la señal visual que indica qué regla usar se continuará presentándose antes de cada prueba (en un orden pre-aleatorizado), lo que permite la categorización de la señal como una señal de interruptor (la señal que precede a un cambio de regla) o una señal de estadía (una señal que precede a una repetición de reglas).

Estructura del ensayo: cada prueba comenzará con una fijación durante 1000 ms, seguida de una señal visual (por ejemplo, color) durante 1500 ms, seguido del estímulo (por ejemplo, un círculo azul) hasta que el participante responda (o hasta 7 s) presionando el botón de la más izquierda o derecha en el cuadro de respuesta de Chronos, y finalmente, una pantalla en blanco durante 1500 ms antes de las siguientes pruebas.

Medida conductual del rendimiento de cambio: durante los bloques de cambio previos/posteriores a la intervención, se calcularán dos medidas: (1) precisión o el porcentaje de ensayos correctos y (2) tiempo de reacción en milisegundos por tipo de prueba (cambio, estadía). Un efecto principal del tipo de prueba (estancia, interruptor) en el que las pruebas de interruptor son menos precisas o tienen tiempos de reacción más largos que los ensayos de estadía se interpretarán como un efecto de cambio.

Adquisición de datos EEG: EEG se registrará utilizando el sistema GES 400 por Electrical Geodesics, Inc. (EGI). Se aplicará una red de sensor geodésico de hidrocel de 32 canales de EGI en el cuero cabelludo de los participantes para permitir la grabación EEG no invasiva. El EEG se registrará continuamente a una velocidad de muestreo de 1000 Hz, y las impedancias de electrodos se mantendrán por debajo de 50 kilo ohmios. Los datos de EEG se procesarán fuera de línea, utilizando EEGLAB.

EEG Data Processing: Offline processing of the EEG data will include 0.1-40 Hz band pass filtering, segmentation of the EEG into 1000 ms long epochs (200 ms before cue onset and 800 ms after cue onset), artifact rejection of trials contaminated by eye blinks, artifact correction through independent component analysis (ICA), signal averaging, baseline correction (-200 ms to 0 ms), and re-referencing al promedio. Luego, los datos se enviarán a un análisis de componentes principales temporales (TPCA) utilizando MATLAB para permitir la separación de componentes potencialmente superpuestos, y para una reducción analítica de la dimensionalidad temporal de los datos. La metodología TPCA se usa comúnmente para el análisis de los componentes ERP, incluido el P3. Los factores que representan el 95 por ciento de la varianza en el conjunto de datos de entrada se conservarán para la rotación de Promax. Se obtendrán puntajes de factores para cada participante y condición de tarea (interruptor, estadía). Estos puntajes de factores reflejan el nivel de activación (magnitud) de un componente ERP específico de interés para cada individuo.

Medida electrofisiológica de la detección de referencia: el Cue-P3 es un componente ERP bien estudiado que se ha examinado en adultos y niños, incluidos niños con dislexia. Durante los bloques de cambio previos/posteriores a la intervención, se medirá la amplitud del componente ERP CUE-P3 para las señales de interruptor y permanencia. Los puntajes de factores del PCA servirán como la medida de amplitud del CUE-P3. Un efecto principal del tipo de referencia (interruptor, estadía) en el que la amplitud para las señales del interruptor es mayor que para las señales de permanencia se interpretará como el efecto del interruptor CUE-P3.

Análisis de datos: objetivo 2: para evaluar el cambio en el cambio de intervención posterior, se realizará un ANOVA de medidas repetidas para cada medida de resultado (precisión, tiempo de reacción, amplitud de cue-P3) con una variable entre sujetos: grupo (grupo DLD, DLD-Control) y dos variables dentro de los sujetos: Tiempo previo (tiempo previo a la interintervención). Dado que hay múltiples variables dependientes para comparar, los investigadores se ajustarán para comparaciones múltiples utilizando el método de valor Q de descubrimiento falso (FDR) agudo.

Resultados anticipados: objetivo 2: una mayor reducción en los tiempos de reacción en el grupo de entrenamiento DLD que en el grupo de control DLD después de la intervención. Estos hallazgos indicarán un uso más eficiente de la señal de cambio después del entrenamiento. Específicamente, los investigadores predicen que el costo del interruptor posterior a la intervención será mayor para el grupo de entrenamiento DLD que el grupo DLD-Control, que indicaría un patrón más típico y efectivo de una respuesta diferencial para cambiar y quedarse. Los resultados de ERP aclararán los cambios en el procesamiento de señales de interruptor que no son detectadas por medidas de comportamiento. Los investigadores también predicen que el efecto del interruptor CUE-P3 será mayor para el grupo de entrenamiento DLD que el grupo de control DLD después de la intervención, lo que indica que el modelado de la mediación verbal influye en cómo se detectan e interpretan las señales.

Análisis de energía. Objetivo 1: con n = 75 (25 en cada uno de los tres grupos) tratados como tres grupos y con 100 medidas dentro de cada persona, con potencia del 80 por ciento y en un nivel alfa de 0.05 con una prueba de dos colas, y suponiendo la relación entre la varianza entre personas a la varianza total entre 0.30-0.40, los investigadores estiman el tamaño de detección mínimo (MDES; en la varianza estándar de la desviación).

Objetivo 2: con n = 50 (25 en cada uno de los dos grupos DLD), con una potencia del 80 por ciento y en un nivel alfa de 0.05, utilizando ANOVA mixto y suponiendo la correlación entre las medidas previas y posteriores a la intervención en 0.5, los investigadores podrán detectar un tamaño de efecto tan pequeño como el D = 0.41 (entre pequeños y medianos).