Szkolenie wewnętrzne mowy u dzieci z zaburzeniem języka rozwojowego

Projekt ma na celu określenie wpływu modelowania werbalnej mediacji na funkcję wykonawczą (EF) zmieniającą się u dzieci w wieku szkolnym z DLD. Badacze określi wpływ modelowania mediacji werbalnej na zastosowanie mediacji werbalnej (AIM 1) oraz behawioralnych i elektrofizjologicznych miar zmiany (AIM 2). Ponieważ dokładność i czas reakcji nie są bezpośrednimi miarami procesu poznawczego, który prowadzi do zmiany, zostaną one uzupełnione elektrofizjologicznym markerem przesuwania się, który odzwierciedla przetwarzanie wskazówek w czasie rzeczywistym.

Uczestnicy: Siedemdziesiąt pięć dzieci (n = 75) w wieku od 8 do 10 lat zostanie zapisanych do tego badania w ciągu trzech lat. Rejestracja docelowa to 25 dzieci w każdej grupie (trening DLD, DLD-Control, TD-Control) dopasowany do wieku (+/- 3 miesiące) i płci. Nadmierna rekrutacja 85 uczestników uwzględnia nawet 14 procent ścierania z powodu nadmiernych artefaktów w rejestrze EEG, takich jak nadmierne mrugnięcia i/lub ruchy oka (szacowane na 10 procent) lub brak wykonania wszystkich zadań badawczych i testów (oszacowane na 4 procent). Należy zauważyć, że projekt opiera się na systemie rejestrowania EEG, który jest zoptymalizowany do użytku z dziećmi, i że PI wykorzystał ten system do badania dzieci w tym przedziale wiekowym przy minimalnej utraty danych z powodu artefaktów. Szczegółowe informacje znajdują się w sekcjach dotyczących akwizycji i przetwarzania danych EEG.

Uzasadnienie wieku: ta grupa wiekowa została wybrana, ponieważ (1) dzieci wprowadziły znaczny rozwój w języku mówionym i EF do tego czasu (2) wczesne lata szkolne są uważane za kluczowy okres rozwoju, ponieważ dzieci stoją przed zewnętrznymi wyznaniami, które wymagają skutecznego korzystania z umiejętności językowych i kadry kierowniczej, oraz (3) istnieją, że ten zasięg wiekowy wyznacza okres z intensywnym użyciem mediacji werbalnej w celu poparcia EF.

Ogólna procedura badania: Badanie będzie obejmować (a) znormalizowane oceny umiejętności językowych i poznawczych opisanych poniżej oraz (b) protokołu eksperymentalnego, w tym trzech faz: przed interwencją, interwencją i po interwencji. Każda faza będzie wymagała 1 wizyty w laboratorium badawczym, z 1-2 tygodni między każdą fazą i pożądanym ramami czasowymi między sesjami przed interwencją i po interwencji wynoszącymi 14-21 dni.

• Klasyfikacja grup DLD i TD: Dzieci z DLD będą miały historię opóźnionego rozwoju języka, jak donosi opiekun podczas pierwszego badania telefonicznego i spełnią kryteria DLD, zgodnie z podaniem standardowych oceny umiejętności językowych i poznawczych. Dzieci zostaną potwierdzone jako posiadające DLD, jeśli uzyskają podstawowy wynik identyfikacyjny (ICS) mniejszy niż 34 na teście umiejętności zintegrowanego języka i umiejętności czytania i pisania (krawędzi). Dzieci z TD nie będą miały historii opóźnionego rozwoju języka i uzyskają wynik 34 lub wyższy na kasach. Wszystkie dzieci muszą uzyskać standardowy wynik większy niż 70 na płynnym podtestie testu wywiadowczego Kaufmana, wydanie 2nd (KBIT-2), aby wykluczyć osoby z zaburzeniami poznawczymi.
• Przypisanie do warunków szkoleniowych lub kontroli: Badanie jest indywidualnie randomizowanym badaniem z równoległym projektem interwencji. Wszyscy uczestnicy TD zakończą warunek kontroli. Uczestnicy DLD będą losowo przydzielani do warunku szkolenia lub kontroli. Randomizacja nastąpi po potwierdzeniu klasyfikacji grupy DLD i przed rozpoczęciem fazy interwencji protokołu eksperymentalnego. PI będzie nadzorował protokół randomizacji blokowej, aby przypisać ID uczestników do warunku szkolenia lub kontroli. Odrębne zespoły asystentów badawczych (RAS) zostaną przeszkoleni w celu (a) przeprowadzenia sesji przed i po interwencji, (b) prowadzenia sesji interwencyjnych oraz (c) danych w słownej mediacji zebranych podczas sesji interwencyjnej. PI poinformuje członków zespołu B o zadaniach uczestników przy użyciu funkcji kontrolowanych dostępu do bazy danych Redcap. Zespoły A i C będą zaślepione, czy dzieci z DLD były w grupie szkoleniowej czy kontrolnej.

Przegląd zadań zmiany: Każdy uczestnik wypełni trzy wersje zadania zmieniającego się. Zadanie jest zmodyfikowanym zadaniem karty wymiarowej (DCCS). Celem jest prawidłowe sortowanie obrazów bodźca zgodnie z jedną z dwóch reguł, wskazanych przez wizualną wskazówkę. Każde zadanie będzie zawierać dwie reguły sortowania i w sumie cztery biwalentne obrazy bodźców. Zasady przenoszenia będą proste i znane koncepcje (tj. Kolor, kształt, liczba i rozmiar) dla dzieci w wieku szkolnym. Wskazówki będą pisemną nazwą każdej reguły, na przykład „koloru”, przedstawionej przed każdym bodźcem, podczas gdy uczestnicy nie powinni mieć trudności z przeczytaniem nazw reguł, wskazówka będzie zarówno wypowiadana, jak i pisemna podczas wszystkich prób ćwiczeniowych w celu wyeliminowania potencjalnych skutków umiejętności czytania słów. Aby zminimalizować wymagania dotyczące pamięci roboczej, pisemna wskazówka pozostanie na ekranie podczas prezentacji bodźca. Trzy wersje zadań będą miały tę samą podstawową strukturę, ale różne zestawy reguł i bodźców (przeciwwagi między fazami i uczestnikami). Zadanie zawsze rozpocznie się od dwóch bloków jednopoziomowych, umożliwiając dzieciom ćwiczenie każdej reguły indywidualnie w celu nauki kojarzenia każdej reguły z opcjami odpowiedzi na przycisk. Wszystkie zadania zmieniające się będą administrowane komputerowo i prezentowane przy użyciu oprogramowania E-Prime 3.0. Odpowiedzi zostaną zebrane przy użyciu pole odpowiedzi Chronos. Wersja DCCS NIH narzędzi miała doskonałą wrażliwość rozwojową, niezawodność testu-retest i zbieżną ważność w próbie dzieci w wieku 3-15 lat. DCCS został również przystosowany do stosowania z EEG u dzieci, młodzieży i dorosłych.

AIM 1 (szkolenie vs. Interwencja kontrolna): Określ wpływ modelowania mediacji werbalnej na stosowanie mediacji werbalnej podczas zadania zmieniającego się u dzieci z DLD.

Aby osiągnąć cel 1, połowa uczestników grupy DLD będzie narażona na eksperymentalne szkolenie werbalne, podczas gdy druga połowa (i wszyscy uczestnicy TD) będzie narażone na warunek kontrolny, osadzony w wersji zadania zmieniającego się.

Wywołanie i rejestrowanie mediacji werbalnej podczas fazy interwencji: Projekt zadania pozwala na wywołanie i rejestrowanie zachowań werbalnych przed, w trakcie i po warunkach szkolenia lub kontroli. Nagrania audio i wideo będą używane do kodowania offline i analizy języka mówionego uczestników. Po ekspozycji na każdy blok jednoprzezroczny uczestnicy wykonają kilka bloków mieszanych z wstępnie randomizowanymi próbami opisanymi poniżej:

• Przed szkoleniem/kontrolą i 20 prób przed treningiem: uczestnicy zakończą 20 prób mieszanki przed treningiem/kontrolą i 20 prób mieszanych. Podczas tych próby wszyscy uczestnicy zostaną skłonni do powiedzenia, co myślą i planują zrobić, zanim wejdą na odpowiedź. Egzaminatorzy przypominają uczestnikom, aby głośno mówić na głos w razie potrzeby, ale nie zapewnią żadnego modelowania języka.
• Szkolenie eksperymentalne (modelowanie z mediacją werbalną): Uczestnicy będą oglądać próby zakończone, podczas gdy Max, przyjazna postać, która bardzo dobrze zna to zadanie, opowiada o swoich przemyśleniach i działaniach w celu zapewnienia modelu skutecznej mediacji werbalnej. Wykazany język będzie zorientowany na przyszłość i ustrukturyzowany jako zamiar wdrażania (tj. IF/wtedy fraza) w celu wsparcia osiągnięcia celu. Na przykład uczestnicy usłyszą: „Jeśli to jest gra kolorów, powinienem nacisnąć przycisk dla niebieskiego”. Strzałka wskazuje na prawidłową odpowiedź.
• Kontrola (tylko modelowanie): Uczestnicy ci będą oglądać maksymalnie kompletne próby bez mówienia werbalnej mediacji (tj. Strzałka wskazuje na prawidłową odpowiedź). Ten warunek kontroli pozwoli na izolację efektu werbalnego treningu mediacyjnego, ponieważ oba warunki zapewniają takie same modelowanie działań.
• Próby wydajności: Zarówno w warunkach szkolenia, jak i kontroli, po 10 próbach modelowania nastąpi 10 prób wydajności, podczas których uczestnicy zostaną poproszeni o: „Powiedz Maxowi, co planujesz zrobić, zanim to zrobisz”. Ta naprzemienna struktura modelowania i wydajności zostanie powtórzona sześciokrotnie w sumie 60 modeli prób i 60 prób wydajności. Ta struktura pozwoli na badanie zmiany w mediacji werbalnej w całej fazie interwencji.

Werbalna miara mediacji: Każda wypowiedź, zdefiniowana jako jednostka mowy bez nieciągłości czasowych lub semantycznych (tj. Zatrzymuje się większe niż 2s lub zmiana treści), zostanie zakodowana pod kątem trafności i funkcji. Znaczenie zostanie sklasyfikowane jako: (a) Nieistotne dla zadania, (b) istotne dla zadania i samokierowania, lub (c) odpowiednie dla zadania, ale skierowane do egzaminatora (np. Zadawanie pytań w celu wyjaśnienia zasad, planowanych działań itp.). Odpowiednie wypowiedzi (B i C) zostaną również sklasyfikowane jako jedna z trzech funkcji: (1) próba, (2) regulowanie lub (3) afektywne. Wypowiedzi próby obejmowałyby proste stwierdzenia zasad lub znakowanie bodźca. Regulacja wypowiedzi obejmowałaby użycie określonych czasowników działania (np. Przełącznik) lub ramki IF/następnie podanych w modelu. Wypowiedzi afektywne obejmowałyby reakcje emocjonalne, oceny dokładności (np. Ups) lub stanów mentalnych (np. Myślę…).

Procedury wierności: PI zapewni szkolenie w zakresie procedur kodowania dla personelu (RAS w zespole C), którzy są ślepe na członkostwo w grupie. Losowe 25 procent uczestników zostanie zakodowane po raz drugi, aby ocenić niezawodność między oceniającymi. PI będzie monitorować, czy korelacja wewnątrzklasowa dla każdej kategorii funkcji wypowiedzi jest większa niż 0,75 i zapewnia dodatkowe szkolenie w razie potrzeby. Analizy opisowe zostaną wykorzystane do kwantyfikacji ilości wytworzonego typu wypowiedzi. Odpowiednie samokierowane wypowiedzi wyprodukowane podczas 100 prób przed/po szkoleniu mediacji werbalnej (20 prób przed, 20 prób) i wydajności (6 zestawów 10 prób) zostaną przeanalizowane.

Analiza danych-AIM 1: Ocena zmiany mediacji werbalnej w całej fazie interwencji, zostanie przeprowadzony model losowego przecięcia z odpowiednią ilością wypowiedzi na (1) wskaźnik dla grupy (z kontrolą DLD jako grupy odniesienia; z parametrami dla wskaźnika do trenowania DLD i kontrolą TD wskazującą różnice dla tych grup od grupy referencyjnej) Grupa), (3) Wskaźnik dla trzech etapów zadań: wstępne trening (pierwsze 20 prób), szkolenie/kontrola (60 prób wydajności) i po treningu (ostatnie 20 prób) oraz (4) interakcja wskaźnika grupy i wskaźnika etapu zadania (w celu oceny różnic między grupami w różnych etapach). Wiele miar (ilości wypowiedzi; kontrolowanie funkcji wypowiedzi) dla każdej osoby zostaną uwzględnione poprzez włączenie losowego przechwytywania specyficznego dla osoby. Analiza zostanie przeprowadzona przy użyciu pakietu RStudio i LME4. Badacze ocenią również różnice przed i po treningu w zdolności mediacji werbalnej wśród dzieci z DLD i bez DLD, badając liczbę każdego rodzaju wypowiedzi wytwarzanego przez wszystkie dzieci z DLD (szkolenie + kontrola) w porównaniu z uczestnikami kontroli TD przy użyciu szeregu niezależnych testów T próbek T z błędami standardowymi klasterowymi i stosując metodę Bonferroniego do dostosowania wielokrotnego porównania.

Przewidywane wyniki - AIM 1: Modelowanie z mediacją werbalną będzie miał większy wpływ na późniejsze zastosowanie mediacji werbalnej niż same modelowanie. W szczególności do końca fazy interwencji oczekuje się, że dzieci w grupie szkoleniowej DLD wytworzą bardziej odpowiednie próby i wypowiedzi regulacyjne niż grupa kontroli DLD, wykazując bardziej skuteczną mediację werbalną. Śledczy przewidują również, że po szkoleniu grupa treningowa DLD wykazuje mniej różnic w stosunku do grupy kontrolnej TD niż podczas szkolenia wstępnego; Istnieje znacząca interakcja między odpowiednimi parami wskaźników. Porównanie to będzie służyć do potwierdzenia nowych miar wyników i dalszej wykazania skutecznej zmiany mediacji werbalnej dla grupy szkoleniowej DLD.

AIM 2 (Pre-VS po interwencji): Określ wpływ modelowania mediacji werbalnej na przesunięcie u dzieci z DLD.

Aby osiągnąć AIM 2, uczestnicy DLD uzupełnią dwie wersje zadania zmieniającego się przed i po fazie interwencji podczas rejestrowania EEG. Po nauce i ćwiczeniu każdej reguły indywidualnie uczestnicy wykonają kilka bloków mieszanej lub przesuwnych bloków, które wymagają od uczestników przeniesienia się między dwiema zasadami na podstawie próby po próbie. Gdy po badaniu kolorowym następuje próba kształtu (lub odwrotnie), ta ostatnia jest próbą przełącznika; Gdy po badaniu kolorowym następuje próba kolorowa, ta ostatnia jest procesem pobytowym. Co ważne, wizualna wskazówka wskazująca, jaką regułę do użycia będzie nadal prezentowana przed każdą próbą (w kolejności wstępnie wyrejestrowanej), umożliwiając kategoryzację wskazówki jako wskazówki przełącznika (wskazówka poprzedzająca zmianę reguły) lub wskazówka (wskazówka, która poprzedza powtórzenie reguły).

Struktura próby: Każda próba rozpocznie się od fiksacji przez 1000 ms, a następnie wskazówka wizualna (np. Kolor) przez 1500 ms, a następnie bodziec (np. Niebieski okrąg), aż uczestnik nie udzieli odpowiedzi (lub do 7 s), naciskając przycisk reakcji lewicowej lub prawej w polu odpowiedzi Chronos, a wreszcie pusty ekran dla 1500 ms.

Miara behawioralna wydajności zmieniającej się: Podczas przesuwania się przed/po interwencji obliczane zostaną dwa miary: (1) dokładność lub odsetek prawidłowych prób i (2) czas reakcji w milisekundach według rodzaju prób (przełącznik, pobyt). Główny efekt typu próbnego (pobyt, przełącznik), w którym próby przełączników są mniej dokładne lub mają dłuższe czasy reakcji niż próby pobytu, będzie interpretowany jako efekt przełącznika.

Akwizycja danych EEG: EEG będzie rejestrowana przy użyciu systemu GES 400 przez Electrical Geodesics, Inc. (EGI). 32-kanałowy czujnik geodezowy z EGI zostanie zastosowany na skórze głowy uczestników, aby umożliwić nieinwazyjne rejestrowanie EEG. EEG będzie stale rejestrowany z prędkością próbkowania 1000 Hz, a impedancje elektrody będą przechowywane poniżej 50 kilogramów omów. Dane EEG będą przetwarzane offline za pomocą EEGLAB.

Przetwarzanie danych EEG: Przetwarzanie danych EEG w trybie offline będzie obejmować filtrowanie pasm pasmowego 0,1-40 Hz, segmentację EEG na epoki o długości 1000 ms (200 ms przed rozpoczęciem wskazówki i 800 ms po rozpoczęciu wskazówki), odrzucenie artefaktów próbnych badań przez mrugnięcia oka, artefakty poprzez niezależne analiza komponentów (ICA), uśrednienie sygnału, Podstawa bazowa), a recefakcje do mrugnięcia oka do do średnia. Dane zostaną następnie przesłane do czasowej analizy głównych komponentów (TPCA) przy użyciu MATLAB, aby umożliwić rozdzielenie potencjalnie nakładających się komponentów oraz w celu analitycznej redukcji czasowej wymiarowości danych. Metodologia TPCA jest powszechnie stosowana do analizy składników ERP, w tym P3. Czynniki, które odpowiadają za 95 procent wariancji w zestawie danych wejściowych, zostaną zachowane w celu obrotu Promax. Wyniki czynników zostaną uzyskane dla każdego uczestnika i warunku zadania (przełącznik, pobyt). Te wyniki czynników odzwierciedlają poziom aktywacji (wielkość) określonego elementu zainteresowania ERP dla każdej osoby.

Miara elektrofizjologiczna wykrywania wskazówki: CUE-P3 jest dobrze zbadanym składnikiem ERP, który został zbadany u dorosłych i dzieci, w tym dzieci z dysleksją. Podczas bloków zmieniających się przed/po interwencji zmierzona zostanie amplituda komponentu ERP CUE-P3 dla przełącznika i sygnałów pobytowych. Wyniki czynników z PCA będą służyć jako miara amplitudy CUE-P3. Główny efekt typu CUE (przełącznik, pobyt), w którym amplituda dla sygnałów przełącznika jest większa niż dla sygnałów pobytowych, będzie interpretowany jako efekt przełącznika CUE-P3.

Analiza danych-AIM 2: Ocena zmiany przesuwania się po interwencji, zostanie wykonana ANOVA powtarzanych pomiarów dla każdej pomiaru wyniku (dokładność, czas reakcji, amplituda CUE-P3) z jedną zmienną pomiędzy podmiotami: grupa (trening DLD, dld-kontrola) i dwoma zmiennymi wewnątrz wysyłania zmiennych. Ponieważ do porównania istnieje wiele zmiennych zależnych, badacze dostosują się do wielu porównań przy użyciu metody wyostrzonej wartości False Discovery (FDR).

Przewidywane wyniki-AIM 2: Większe zmniejszenie czasów reakcji w grupie szkoleniowej DLD niż w grupie kontroli DLD po interwencji. Odkrycia te wskazują bardziej efektywne wykorzystanie wskazówki zmiany po szkoleniu. W szczególności badacze przewidują, że koszt przełącznika po interwencji będzie większy dla grupy szkoleniowej DLD niż grupa kontroli DLD, co wskazywałoby na bardziej typowy i skuteczny wzór różnicowej reakcji na przełącznik i pozostanie. Wyniki ERP wyjaśnią zmiany w przetwarzaniu wskazówek przełącznika, które nie są wykrywane przez miary behawioralne. Badacze przewidują również, że efekt przełącznika CUE-P3 będzie większy dla grupy szkoleniowej DLD niż grupa kontroli DLD po interwencji, co wskazuje, że modelowanie werbalnej mediacji wpływa na sposób wykrycia i interpretowania wskazówek.

Analiza mocy. AIM 1: Przy n = 75 (25 w każdej z trzech grup) traktowanych jako trzy klastry i 100 miar w każdej osobie, o mocy 80 procent i na poziomie alfa 0,05 z testem dwustronnym (i zakładając stosunek wariancji między osobami do całkowitej wariancji między 0,30-0,40, badaczy szacuje minimalne rozmiar efektu (MDE; pod względem odmienności między osobistą) o łącznej wariancji między 0,30-0,40.

AIM 2: Przy n = 50 (25 w każdej z dwóch grup DLD), z mocą 80 procent i na poziomie alfa 0,05, przy użyciu mieszanej ANOVA i zakładając korelację między miarami przed- i po interwencji przy 0,5, badacze będą w stanie wykryć rozmiar efektu tak małego, jak D = 0,41 (małe i media).