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長期記憶の成功を予測する、異なる作業記憶サブプロセスの電気生理学的特徴 (WMLTM)

2023年6月7日 更新者：University of Chicago
健康な若者は商品の写真を見ながら、脳波 (EEG) の脳活動を記録します。 次に、どのアイテムを見た覚えがあるかを報告してもらいます。 私たちは、測定された脳の活動が、どのような絵を覚えているかとどのように関係しているのかを調べます。

調査の概要

状態

招待による登録

条件

介入・治療

詳細な説明

電気生理学的シグネチャは、項目の数やそれらの項目の空間的位置など、作業記憶の個別のサブプロセスを追跡します。 これらのサブプロセスが健康な若者の長期記憶の成功をどのように予測するかを特定することにより、このプロジェクトは作業記憶と長期記憶の関係の複雑な理解につながるはずです。 この研究では、神経データの高度な機械学習分析を使用して、長期記憶障害がいつどのように発生するかを調査します。 さらに、この研究では、作業記憶プロセスをリアルタイムで追跡できる範囲と、その情報を活用して長期記憶の成功を向上させる方法をテストします。 これは、作業記憶と長期記憶の関係についての基本理論を知らせ、将来の応用の動機付けとなるでしょう。

研究の種類

観察的

入学 (推定)

96

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

  • アメリカ
    • Illinois
      • Chicago、Illinois、アメリカ、60637
        • University of Chicago

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

  • 大人

健康ボランティアの受け入れ

なし

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

健康な若者

説明

包含基準:

  • 正常な視力、または正常な視力に矯正された視力

除外基準:

  • 英語が流暢ではない

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

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
メモリ性能
時間枠：このタスクは実験セッション内で複数回実行され、合計で約 3 時間かかります。
認識記憶のパフォーマンスを測定するために、参加者は写真を見て、以前にこれらのアイテムを見たことを覚えているかどうかについて回答します。 参加者には新旧両方のアイテムが展示されます。 長期記憶段階では、被験者は、アイテムが新しい（つまり、これまで見たことがない）という確信から、そのアイテムが古い（つまり、以前に見たもの）。
このタスクは実験セッション内で複数回実行され、合計で約 3 時間かかります。

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。

スポンサー

University of Chicago

捜査官

  • 主任研究者：Megan deBettencourt、University of Chicago
  • 主任研究者：Ed Vogel、University of Chicago
  • 主任研究者：Ed Awh、University of Chicago

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7月1日

一次修了 (推定)

2024年7月31日

研究の完了 (推定)

2026年7月31日

試験登録日

最初に提出

2023年5月26日

QC基準を満たした最初の提出物

2023年5月26日

最初の投稿 (実際)

2023年6月7日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2023年6月9日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2023年6月7日

最終確認日

2023年6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

  • IRB15-1290

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 プランの説明

研究者は、匿名化されたデータをオープン サイエンス フレームワーク (オンライン)、zenodo、または github などの科学リポジトリにオンラインで投稿し、匿名化されたデータを外部の研究者が利用できるようにします。 共有データには、参加者のパフォーマンスを要約した CSV またはテキスト ファイルが少なくとも含まれます。 タスク開発に使用されるコンピューター スクリプトや刺激も共有されます。

IPD 共有時間枠

出版後は永続的に

IPD 共有アクセス基準

コードとデータはオンライン リポジトリを通じて自由に入手できます。

IPD 共有サポート情報タイプ

  • ANALYTIC_CODE

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

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

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