Sisäisen puheen kouluttaminen lapsilla, joilla on kehityskielihäiriö

Projektin tavoitteena on määrittää sanallisen sovittelun mallinnuksen vaikutukset siirtymisen toimeenpanotoimintoon (EF) DLD: n omaavien kouluikäisten lasten kanssa. Tutkijat määrittävät sanallisen sovittelun mallintamisen sanallisen sovittelun (AIM 1) ja siirtymisen käyttäytymiseen ja elektrofysiologisten mittausten (AIM 2) käyttäytymiseen ja elektrofysiologisiin mittauksiin. Koska tarkkuus ja reaktioaika eivät ole suoria mittauksia kognitiivisesta prosessista, joka johtaa siirtymiseen, niitä täydennetään siirtymisen elektrofysiologisella merkinnällä, joka heijastaa reaaliaikaisen vihjeiden käsittelyä.

Osallistujat: Seitsemänkymmentäviisi lasta (n = 75) 8–10-vuotiaita tulee tähän tutkimukseen kolmen vuoden aikana. Kohteen ilmoittautuminen on 25 lasta kussakin ryhmässä (DLD-koulutus, DLD-hallinta, TD-hallinta), joka on sovitettu ikään (+/- 3 kuukautta) ja sukupuoleen. 85 osallistujan yli rekrytointi on jopa 14 prosenttia hankautumista EEG-tallennuksen liiallisista esineistä, kuten liiallisista silmien ja/tai liikkeistä (arvioidaan olevan 10 prosenttia), tai osallistujat, jotka eivät suorita kaikkia tutkimustehtäviä ja testejä (arvioitu 4 prosenttia). On tärkeää huomata, että projekti perustuu EEG -tallennusjärjestelmään, joka on optimoitu käytettäväksi lasten kanssa ja että PI on käyttänyt tätä järjestelmää tutkimaan lapsia tällä ikäryhmällä, jolla on vähän tietoja aiheuttaen tiedon menettämistä. Katso lisätietoja EEG -tiedonkeruu- ja käsittelyosioista.

Ikä -perustelu: Tämä ikäryhmä valittiin, koska (1) lapset ovat tähän mennessä tehneet huomattavaa kehitystä puhutulla kielellä ja EF: llä, (2) varhaisten kouluvuosien ajan on avainasemassa kehityksessä, koska lapset kohtaavat ulkoisia haasteita, jotka vaativat heitä käyttämään kielen ja toimeenpanon taitoja tehokkaasti ja (3) todisteita, että tämä ikäryhmä merkitsee kattavuutta verbaalista lääkkeestä EF -tehtävän suorituskyvyn tukemiseksi.

Yleinen tutkimusmenettely: Tutkimukseen sisältyy (a) alla kuvatut kielten ja kognitiivisten taitojen standardisoidut arviot ja (b) kokeellinen protokolla, joka sisältää kolme vaihetta: interventiota edeltävä, interventio ja intervention jälkeinen. Jokainen vaihe vaatii yhden vierailun tutkimuslaboratorioon, kunkin vaiheen välillä on 1-2 viikkoa ja halutun aikataulun intervention edeltävän ja jälkeisen jälkeen 14-21 päivän ajan.

• Luokittelu DLD- ja TD -ryhmiin: DLD -potilailla on ollut viivästynyt kielen kehitys, kuten hoitaja on ilmoittanut ensimmäisen puhelimen seulonnan aikana, ja ne täyttävät DLD: n kriteerit, jotka määritetään kielen ja kognitiivisten taitojen standardisoitujen arviointien avulla. Lapsilla vahvistetaan olevan DLD, jos he saavat alle 34 tunnistamisen ydinpisteet (ICS) integroidun kielen ja lukutaitojen (TILL) testissä. TD -potilailla ei ole historiaa viivästyneestä kielen kehityksestä, ja he saavat pistemäärän vähintään 34 pistettä. Kaikkien lasten on saatava yli 70 standardipiste Kaufmanin lyhytaikaisen älykkyystestin, 2. painos (KBit-2) nestemäisessä alatestissä, jotta kognitiiviset vajaatoiminnot ovat poissulkemaan.
• Tehtävä koulutus- tai ohjausolosuhteisiin: Tutkimus on yksilöllisesti satunnaistettu tutkimus, jolla on rinnakkainen interventiosuunnitelma. Kaikki TD -osallistujat täyttävät ohjausolosuhteet. DLD -osallistujat osoitetaan satunnaisesti joko koulutus- tai ohjausolosuhteisiin. Satunnaistaminen tapahtuu sen jälkeen, kun luokittelu on vahvistanut DLD -ryhmään ja ennen kokeellisen protokollan interventiovaiheen aloittamista. PI valvoo lohkon satunnaistamisprotokollaa määrittääkseen osallistujan tunnukset joko koulutus- tai ohjausolosuhteisiin. Erilliset tutkimuksen avustajien ryhmät (RAS) koulutetaan (a) toteuttamaan interventiota edeltäviä ja jälkeisiä istuntoja, (b) interventioistuntoja ja (c) interventioistunnon aikana kerättyjä sanallisia sovittelutietoja. PI ilmoittaa ryhmän B jäsenille osallistujien tehtävistä RedCap -tietokannan hallittujen käyttöominaisuuksien avulla. Joukkueet A ja C sokaistaan ​​siitä, oliko DLD -potilaat koulutus- tai kontrolliryhmässä.

Tehtävän yleiskatsaus: Jokainen osallistuja suorittaa kolme versiota siirtävästä tehtävästä. Tehtävä on muokattu ulottuvuuden muutoskortti (DCCS) -tehtävä. Tavoitteena on lajitella stimulaatiokuvat oikein yhden kahden säännön mukaisesti, jotka on osoitettu visuaalisella vihjeellä. Jokainen tehtävä sisältää kaksi lajittelusääntöä ja yhteensä neljä kaksisuuntaista ärsykekuvaa. Vaihtosäännöt ovat yksinkertaisia ​​ja tuttuja käsitteitä (ts. Väri, muoto, lukumäärä ja koko) kouluikäisille lapsille. Vihjeet ovat kunkin säännön kirjallinen nimi, esimerkiksi "väri", joka esitetään ennen kutakin ärsykettä, kun taas osallistujilla ei odoteta olevan vaikeuksia säännön nimien lukemisessa, vihje puhutaan ja kirjoitetaan kaikissa harjoittelukokeissa sanan lukemisen mahdollisten vaikutusten poistamiseksi. Työmuistin vaatimusten minimoimiseksi kirjallinen vihje pysyy näytöllä, kun ärsyke esitetään. Kolmella tehtäväversiolla on sama perusrakenne, mutta erilaiset sääntö- ja ärsykkeet (vastapainotettu vaiheissa ja osallistujissa). Tehtävä alkaa aina kahdella yhden säännön lohkolla, jolloin lapset voivat harjoittaa kutakin sääntöä erikseen tavoitteena oppia yhdistämään jokainen sääntö sen vihje- ja painikkeen vastausvaihtoehtoihin. Kaikki siirtävät tehtävät annetaan tietokoneen ansiosta ja esitetään E-Prime 3.0 -ohjelmistolla. Vastaukset kerätään Chronos -vastauslaatikolla. DCC: ien NIH-työkalupakkiversiolla oli erinomainen kehitysherkkyys, testien uudelleentestin luotettavuus ja konvergenssi pätevyys 3–15-vuotiaiden lasten näytteessä. DCC: t on myös mukautettu käytettäväksi EEG: n kanssa lapsilla, murrosikäisillä ja aikuisilla.

Tavoite 1 (koulutus vs. Kontrolli -interventio): Määritä sanallisen sovittelun mallintamisen vaikutukset sanallisen sovittelun käyttöön DLD -lasten siirtämistehtävän aikana.

Tavoitteen 1 saavuttamiseksi puolet DLD -ryhmän osallistujista altistuu kokeelliselle sanalliselle sovitteluharjoittelulle, kun taas toinen puoli (ja kaikki TD -osallistujat) altistuu kontrolli -olosuhteelle, joka on upotettu siirtotehtävän versioon.

Suullisen sovittelun aiheuttaminen ja tallentaminen interventiovaiheen aikana: Tehtäväsuunnittelu mahdollistaa sanallisen sovittelukäyttäytymisen aiheuttamisen ja tallentamisen ennen koulutus- tai valvontaolosuhteita, sen aikana ja sen jälkeen. Ääni- ja videotallenteita käytetään offline-koodaukseen ja osallistujien itseohjautuneiden puheiden kielten analysointiin. Jokaiselle yhden sääntölohkolle altistumisen jälkeen osallistujat suorittavat useita sekoitettujen sääntöjen lohkoja, joissa on edeltävä kokeilu, joka on kuvattu alla:

• Pre/Post -harjoittelu: Osallistujat suorittavat yhteensä 20 sekoitettua sääntöä ennen koulutusta/ohjausta ja 20 sekoitettua sääntöä. Näiden kokeiden aikana kaikkia osallistujia pyydetään sanomaan, mitä he ajattelevat ja suunnittelevat tehdä ennen vastausta. Tutkijat muistuttavat osallistujia puhumaan ääneen tarpeen mukaan, mutta eivät tarjoa kielen mallintamista.
• Kokeellinen koulutus (sanallisen sovittelun mallintaminen): Osallistujat seuraavat kokeiden suorittamista, kun taas ystävällinen hahmo, joka tuntee tehtävän erittäin hyvin, kertoo ajatuksistaan ​​ja toimistaan ​​tarjotakseen mallin tehokkaasta sanallisesta sovittelusta. Osoitettu kieli on tulevaisuuteen suuntautunut ja jäsennelty täytäntöönpano-aikomuksena (ts. IF/sitten lause) tavoitteen saavuttamisen tukemiseksi. Esimerkiksi osallistujat kuulevat: "Jos tämä on väripeli, minun pitäisi painaa Blue -painiketta." Nuoli osoittaa kohti oikeaa vastausta.
• Ohjaus (vain mallinnus): Nämä osallistujat seuraavat Max Complete -kokeita ilman sanallista sovittelua ääneen (ts. Nuoli osoittaa kohti oikeaa vastetta). Tämä ohjausolosuhde mahdollistaa sanallisen sovittelukoulutuksen vaikutuksen eristämisen, koska molemmat olosuhteet tarjoavat saman toimien mallinnuksen.
• Suorituskykykokeet: Sekä koulutus- että valvontaolosuhteissa jokaista 10 mallinnuskoetta seuraa 10 suorituskykykoetta, jonka aikana osallistujia pyydetään: "Kerro Maxille, mitä aiot tehdä ennen kuin teet sen." Tämä vuorotteleva mallinnuksen ja suorituskyvyn rakenne toistetaan kuusi kertaa yhteensä 60 mallikokeessa ja 60 suorituskokeessa. Tämä rakenne mahdollistaa sanallisen sovittelun muutoksen tutkimuksen koko interventiovaiheen ajan.

Sanallinen välitysmitta: Jokainen lausunto, joka on määritelty puheyksiköksi, jolla ei ole ajallista tai semanttista epäjatkuvuutta (ts. Taukoja, jotka ovat suurempia kuin 2: t tai sisällönmuutos), koodataan merkityksellisyyden ja toiminnan suhteen. Relevanssi luokitellaan: (a) tehtävän kannalta merkityksetöntä, (b) tehtävän ja itseohjautumisen kannalta merkityksellistä tai (c) tehtävän kannalta merkityksellistä, mutta joka on suunnattu tutkijalle (esim. Kysymyksiä sääntöjen, suunniteltujen toimien jne. Selventämiseksi jne.). Asiaankuuluvat lausunnot (B ja C) luokitellaan myös yhdeksi kolmesta toiminnasta: (1) harjoitus, (2) säätely tai (3) afektiivinen. Harjoittelu lausunnot sisältäisivät yksinkertaiset lausunnot ärsykkeen sääntöistä tai merkinnöistä. Lausuntojen säätelyyn sisältyy erityisten toimintaverbien (esim. Kytkin) tai IF/sitten kehystys mallissa. Afektiiviset lausunnot sisältäisivät emotionaaliset vastaukset, tarkkuuden arvioinnit (esim. Hups) tai mielentilat (esim. Mielestäni…).

Fidelity -menettelyt: PI tarjoaa koulutuksen koodausmenettelyistä tutkimuksen henkilöstölle (RA: t ryhmässä C), jotka ovat sokeita ryhmän jäsenyyteen. Satunnainen 25 prosenttia osallistujista koodataan toisen kerran arvioidakseen luotettavuuden välistä luotettavuutta. PI seuraa, onko luokansisäinen korrelaatio kullekin lausunnon funktioluokalle suurempi kuin .75, ja tarjotaanko lisäkoulutusta tarpeen mukaan. Kuvailevia analyysejä käytetään kvantifioimaan kunkin tuotetun lausuntotyypin määrä. Asiaankuuluvat itseohjautumisen aikana tuotetut itseohjautumisen aikana tuotetut sanat (20 tutkimusta ennen, 20 tutkimusta posti) ja suorituskyky (6 sarjaa 10 tutkimusta) analysoidaan edelleen.

Tietoanalyysi-Tavoite 1: Arvioidaksesi verbaalisen sovittelun muutoksen koko interventiovaiheessa, satunnainen leikkausmalli suoritetaan ryhmän (1) indikaattorilla (1) indikaattorilla (DLD-kontrollina vertailuryhmänä; DLD-harjoittelu- ja TD-kontrolin osoitettujen erot referenssiryhmän (2) indikaattorilla), (2) indikaattorilla. (3) Kolmen tehtävävaiheessa olevaa indikaattoria: Esikoulutus (ensimmäiset 20 tutkimusta), koulutus/hallinta (60 suorituskykykokeet) ja koulutuksen jälkeinen (viimeiset 20 tutkimusta) ja (4) ryhmän indikaattorin ja tehtävävaiheiden indikaattorin vuorovaikutus (ryhmien välisten erojen arvioimiseksi vaiheiden välillä). Useita mittauksia (lausunnon määrää; lausuntofunktion hallinta) jokaiselle henkilölle otetaan huomioon sisällyttämällä henkilökohtainen satunnainen sieppaus. Analyysi suoritetaan käyttämällä RStudio- ja LME4 -pakettia. Tutkijat arvioivat myös ennen DLD: n verbaalisen sovittelukyvyn koulutus- ja jälkikäteen eroja tutkimalla kaikkien DLD: n (koulutus + ohjausta) tuottamien lasten tuottamien lausuntyyppien lukumäärää verrattuna TD-hallinta-osallistujiin käyttämällä sarjaa riippumattomia näytteitä t-testejä klusterikoru-standardivirheiden kanssa ja käyttävät Bonferroni-menetelmää sopeutumaan monien vertailujen mukaisiin.

Odotetuilla tuloksilla - AIM 1: Suullisen sovittelun mallinnuksella on suurempi vaikutus suullisen sovittelun myöhempään käyttöön kuin pelkästään mallinnuksella. Erityisesti interventiovaiheen loppuun mennessä odotetaan, että DLD-koulutusryhmän lapset tuottavat merkityksellisempiä harjoitus- ja säätelylauseita kuin DLD-kontrolliryhmä, mikä osoittaa tehokkaamman sanallisen sovittelun. Tutkijat ennustavat myös, että koulutuksen jälkeen DLD-koulutusryhmä osoittaa vähemmän eroja TD-kontrolliryhmästä kuin ennen koulutusta; Asiaankuuluvien indikaattorien parien välillä on merkittävä vuorovaikutus. Tämän vertailun tarkoituksena on validoida uusia tulosmittauksia ja osoittaa edelleen tehokasta muutosta suullinen sovittelussa DLD-koulutusryhmässä.

Tavoite 2 (ennen intervention jälkeistä): Määritä sanallisen sovittelun mallintamisen vaikutukset DLD-potilailla.

AIM 2: n saavuttamiseksi DLD -osallistujat suorittavat kaksi siirtotehtävän versiota ennen interventiovaihetta ja sen jälkeen, kun EEG kirjataan. Kun jokainen sääntö on oppinut ja harjoittele erikseen, osallistujat suorittavat useita sekavalvontalohkoja tai siirtäviä lohkoja, jotka vaativat osallistujia siirtymään kahden säännön välillä kokeilusta. Kun värikokeilua seuraa muotokoe (tai päinvastoin), jälkimmäinen on kytkentäkoe; Kun värikokeilua seuraa värikoe, jälkimmäinen on oleskelukoe. Tärkeää on, että visuaalinen vihje, joka osoittaa, mitä käytettävää sääntöä esitetään, esitetään edelleen ennen jokaista kokeilua (ennen satunnaistetussa järjestyksessä), mikä mahdollistaa vihjeen luokittelun kytkinkysymykseksi (säännönmuutosta edeltävän vihje) tai oleskelukiteen (vihje, joka edeltää säännön toistamista).

Koekäyttörakenne: Jokainen kokeilu alkaa 1000 ms: n kiinnittämisellä, jota seuraa visuaalinen vihje (esim. Väri) 1500 ms: lle, jota seuraa ärsyke (esim. Sininen ympyrä), kunnes osallistuja tekee vastauksen (tai jopa 7 S) painamalla vasemman tai oikeanpuoleisen painikkeen Chronos-vasteastiaan, ja lopulta tyhjään näyttöön 1500 ms ennen seuraavaa kokeilua alkoi.

Siirtymisen suorituskyvyn käyttäytymismitta: interventioiden jälkeisten siirtymislohkojen aikana lasketaan kaksi mittaa: (1) tarkkuus tai oikeiden kokeiden prosenttiosuus ja (2) reaktioaika millisekunnissa koetyypillä (kytkin, oleskelu). Koetyypin (oleskelu, kytkin) päävaikutus, jossa kytkinkokeet ovat vähemmän tarkkoja tai niiden reaktioajat ovat pidempiä kuin oleskelukokeet tulkitaan kytkinvaikutuksena.

EEG -tiedonkeruu: EEG tallennetaan GES 400 -järjestelmällä, jonka on kirjoittanut Electrict Geodesics, Inc. (EGI). EGI: n 32-kanavainen hydrocel-geodeettinen anturiverkko sovelletaan osallistujien päänahan, jotta EEG: n ei-invasiivinen EEG-tallennus sallii. EEG tallennetaan jatkuvasti 1000 Hz: n näytteenottotaajuudella, ja elektrodimpedanssit pidetään alle 50 kilon ohmin. EEG -tiedot käsitellään offline -tilassa EEGLAB: n avulla.

EEG-tietojenkäsittely: EEG-tietojen offline-prosessointi sisältää 0,1–40 Hz: n kaistan läpäisevän suodattamisen, EEG: n segmentoinnin 1000 ms: ksi pitkiksi aikakausiksi (200 ms ennen CUE: n alkamista ja 800 ms: n alkamisen jälkeen), silmien vilkkuvien koettelemusten saastuttamien kokeiden (ICA) saastuttamien koettelemusten (ICA) saastuttamisen (ICA) ja 800 ms: n keskiarvojen, basiinin ( Vietä uudelleen keskiarvoon. Tiedot toimitetaan sitten ajalliselle pääkomponenttianalyysille (TPCA) MATLAB: n avulla mahdollisesti päällekkäisten komponenttien erottamisen ja datan ajallisen ulottuvuuden analyyttisen vähentämisen saamiseksi. TPCA -menetelmää käytetään yleisesti ERP -komponenttien, mukaan lukien P3, analysointiin. Tekijät, joiden osuus on 95 prosenttia syöttötietojoukon varianssista, säilytetään PROMAX -kiertoa varten. Jokaiselle osallistujalle ja tehtäväolosuhteelle saadaan tekijäpisteet (kytkin, oleskelu). Nämä tekijäpisteet heijastavat tietyn mielenkiintoisen ERP -komponentin aktivaatiotasoa jokaiselle yksilölle.

Kiinnityksen havaitsemisen elektrofysiologinen mitta: Cue-P3 on hyvin tutkittu ERP-komponentti, jota on tutkittu aikuisilla ja lapsilla, mukaan lukien dysleksia. Kytkin- ja oleskeluviitteitä varten mitataan intervention siirtymisen siirtämislohkojen aikana. PCA: n tekijäpisteet toimivat Cue-P3: n amplitudimittana. CUE-tyypin päävaikutus (kytkin, oleskelu), jossa kytkinviitteiden amplitudi on suurempi kuin oleskeluviitteille, tulkitaan Cue-P3-kytkinvaikutukseen.

Tietoanalyysi-Tavoite 2: Arvioidaksesi muutoksen intervention jälkeisen muutoksen, jokaiselle lopputulosmittalle (tarkkuus, reaktioaika, liitos-P3-amplitudi) suoritetaan toistuvien mittausten ANOVA, yhdellä subjektien välisellä muuttujalla: ryhmä (DLD-harjoittelu, DLD-hallinta) ja kahdella kohdennustyyppien sisällä tai kytkimistyyppeissä (Aika (Pre-Intervention). Koska verrataan useita riippuvaisia ​​muuttujia, tutkijat mukautuvat useisiin vertailuihin käyttämällä teroitettua vääriä löytöprosentteja (FDR) Q-arvon menetelmää.

Ennakoidut tulokset-AIM 2: Reaktioaikojen väheneminen DLD-koulutusryhmässä kuin DLD-kontrolliryhmässä intervention jälkeisessä. Nämä havainnot osoittavat siirtymäkiinnyn tehokkaamman käytön harjoituksen jälkeen. Erityisesti tutkijat ennustavat, että intervention jälkeisen kytkimen kustannukset ovat DLD-koulutusryhmälle suurempia kuin DLD-kontrolliryhmä, mikä osoittaisi tyypillisemmän ja tehokkaamman kuvion differentiaalisesta vasteesta kytkentä- ja oleskeluun. ERP -tulokset selventävät muutoksia kytkinviitteiden prosessoinnissa, joita käyttäytymismittarit eivät havaitse. Tutkijat ennustavat myös, että Cue-P3-kytkimen vaikutus on DLD-koulutusryhmässä suurempi kuin DLD-kontrolliryhmä intervention jälkeinen, mikä osoittaa, että sanallisen sovittelun mallintaminen vaikuttaa siihen, kuinka vihjeet havaitaan ja tulkitaan.

Tehoanalyysi. Tavoite 1: Kun n = 75 (25 kussakin kolmessa ryhmässä) käsiteltiin kolmeksi klusteriksi ja 100 mitalla kussakin henkilössä, teholla 80 prosenttia ja alfa-tasolla 0,05 kaksisuuntaisella testillä ja olettaen, että henkilöiden välisen varianssin välinen suhde on 0,30-0,40, tutkijat arvioivat vähimmäisvaikutuksen koon (MDES; tavanomaisen poikkeaman).

Tavoite 2: Kun n = 50 (25 molemmissa DLD-ryhmissä), voiman ollessa 80 prosenttia ja alfa-tasolla 0,05, käyttämällä sekoitettua ANOVA: ta ja olettaen korrelaatiota ennen ja jälkeen intervention jälkeisen mittauksen välillä 0,5, tutkijat kykenevät havaitsemaan niin pienen vaikutuksen koon kuin Cohenin D = 0,41 (pienen ja välineen välillä).