モーター エングラムの再構築 - オンライン クラウドソーシング調査。 (FORGET)
2023年8月14日 更新者：Kirstin-Friederike Heise, PhD、Medical University of South Carolina
学習と記憶の研究における重要なポイントは、一度統合された記憶が変化しないままであるか、それとも可塑的な変化と再構築を続けているかです。
以前の研究では、記憶のライフ サイクルの初期段階、つまり符号化または初期の統合中の実験的不安定化に焦点が当てられていましたが、十分に統合された記憶に対する不安定化介入の影響に関する情報を提供する実験データはまだ不足しています。
これは、感覚運動スキルの学習など、手続き記憶領域に特に当てはまります。
このプロジェクトは、オンライン クラウドソーシング プラットフォームを通じて募集された健康なボランティアの大規模なサンプルで、以前に統合された感覚運動スキルに対する単一の行動干渉介入の効果を特徴付けるように設計されています。
縦方向の設計では、参加者は 5 つの連続したセッションにわたって暗黙的なシーケンス学習タスクを実行し、続いてセッション 6 で干渉介入を行い、セッション 7 で学習したスキルの安定性のフォローアップ評価を行います。
実験計画には、干渉介入の特異性のテストを可能にする 2 つのレベルのシーケンシャル情報 (空間的および時間的) が含まれています。
実験セッション全体の行動パフォーマンスは、参加者のコンピューター キーボードの手動入力を介して取得され、学習率と干渉効果 (主要な結果) を抽出するために使用されます。
調査の概要
研究の種類
介入
入学 (実際)
404
段階
- 適用できない
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究場所
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South Carolina
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Charleston、South Carolina、アメリカ、29425
- Medical University of South Carolina
-
-
参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
14年歳以上 (大人、高齢者)
健康ボランティアの受け入れ
はい
説明
包含基準:
- 登録された Amazon Mechanical Turk ユーザー (「ワーカー」と呼ばれます)
- 以前のすべての Amazon Mechanical Turk の割り当てで 95% を超える承認率
- 北米またはヨーロッパの場所
- 18歳以上
- 以前にこの実験に参加したことがない
除外基準:
• この実験への事前参加
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：基礎科学
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：並列代入
- マスキング：トリプル
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：シーケンス 1 への干渉
干渉介入 (セッション 6) は、以前に学習した 2 つのシーケンス (時間的) のいずれかに適用されます。
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競合する運動技能の学習による妨害。
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実験的：シーケンス 2 への干渉
干渉干渉 (セッション 6) は、以前に学習した 2 つのシーケンス (空間) のいずれかに適用されます。
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競合する運動技能の学習による妨害。
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実験的：シーケンス 1 および 2 への干渉
干渉介入 (セッション 6) は、以前に学習した 2 つのシーケンス (時間的および空間的) の両方に適用されます。
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競合する運動技能の学習による妨害。
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偽コンパレータ：干渉なし
干渉介入 (セッション 6) が適用されます。
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同じ運動能力の学習の継続による干渉なし
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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即時干渉率（性能精度の変化）
時間枠：6日
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学習タスクのパフォーマンスは、コンピューター画面に表示される視覚的な合図の発生と持続時間に対するキー押下のタイミングの精度から導き出されます。 干渉率は、経時的な性能精度の変化として操作化されます。 セッション６における干渉介入の前（干渉前）から干渉介入の直後（干渉後）までの性能の変化に基づいて、即時の干渉効果が分析される。 この変化は、ベースライン (干渉前のセッション 6) でのパフォーマンスに正規化され、[(干渉後 - 干渉前)/干渉前 * 100] として計算されます。 |
6日
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遅延干渉率（性能精度の変化）
時間枠：七日間
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遅延干渉率は、干渉後測定の 24 時間の遅延による即時干渉効果と同様に計算されます。
遅延干渉は、干渉介入前 (セッション 6 の干渉前) からセッション 7 の干渉介入の 24 時間後 (干渉の 24 時間後) までのパフォーマンスの変化に基づいて分析されます。
この変化は、ベースライン (干渉前セッション 6) でのパフォーマンスに正規化され、[(干渉後 24 時間 - 干渉前)/干渉前 * 100] として計算されます。
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七日間
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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学習率（性能精度の変化）
時間枠：5日間
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スキルの学習は、コンピューター画面に表示される視覚的な合図の発生と持続時間に対するキー押下のタイミングの精度に基づいて定義されます。
スキル学習は、時間の経過とともに精度が向上することで指標化され、キーオンとオフセットのキューオンとオフセットのタイミングからの偏差の減少として操作化されます。
学習率は、5 日間の学習フェーズにおける精度の絶対変化であり、漸近指数関数に従うと予想されます。
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5日間
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
捜査官
- 主任研究者：Kirstin-Friederike Heise, PhD、Medical University of South Carolina
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2022年8月1日
一次修了 (実際)
2023年6月30日
研究の完了 (実際)
2023年6月30日
試験登録日
最初に提出
2022年8月11日
QC基準を満たした最初の提出物
2022年8月22日
最初の投稿 (実際)
2022年8月23日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2023年8月16日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2023年8月14日
最終確認日
2023年8月1日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- 00118731
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
はい
IPD 共有サポート情報タイプ
- STUDY_PROTOCOL
- SAP
- ICF
- ANALYTIC_CODE
- CSR
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
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