Влияние сложного взаимодействия на познание пожилых людей (engAGE)

Все пожилые люди испытывают некоторую степень когнитивных нарушений с возрастом, и примерно 32 процента взрослых в возрасте 85 лет и старше страдают от болезни Альцгеймера (БА). По оценкам Ассоциации Альцгеймера, отсрочка появления симптомов болезни Альцгеймера всего на пять лет снизит уровень заболеваемости на 50 процентов! Настоящее клиническое испытание основано на обширной наблюдательной работе и более поздних экспериментальных исследованиях, проведенных в лаборатории PI, которые предполагают, что важным элементом поддержания когнитивной жизнеспособности на всю жизнь является устойчивое участие в умственно сложной деятельности. В американской выборке когнитивно нормальных взрослых мы недавно продемонстрировали, что пожилые люди, которым случайным образом поручили изучать цифровую фотографию, квилтинг или и то, и другое в динамичных и требовательных классах по 15 часов в неделю в течение трех месяцев, демонстрировали улучшенную функцию эпизодической памяти. - как в конце периода помолвки, так и, что важно, через год (Park et al., 2014). Наблюдаемые улучшения памяти сравнивались с двумя активными контрольными условиями, которые были низкими в обучении новому: группа социальной активности, которая развлекалась, но не участвовала в активном обучении, и состояние плацебо, когда участники выполняли не требующие усилий когнитивные задачи, основанные на использование предыдущих знаний. Мы также обнаружили аналогичные эффекты облегчения, когда пожилых людей обучали использовать множество различных приложений на iPad. Лаборатория совсем недавно сообщила, что пожилые участники, которые участвовали в условиях высокой активности, продемонстрировали повышение нейронной эффективности, демонстрируя изменение нейронной активности от модели до вмешательства, характерной для пожилых людей, до модели после вмешательства, типичной для молодых людей. Основываясь на этих выводах, которые включали относительно небольшое количество субъектов, мы проведем более крупное клиническое исследование, чтобы определить, облегчают ли умственные нагрузки память у когнитивно нормальных взрослых за счет изменений нервной структуры и функций. Мы предлагаем провести клиническое испытание, в ходе которого (а) будет оценена эффективность различных типов вовлеченности в улучшении когнитивных функций у пожилых людей, (б) изучена вероятность того, что вложенные умственные усилия являются основным механизмом, объясняющим эффекты вовлеченности, (в). ) показывают, приводит ли участие в деятельности с высоким спросом к надежным изменениям мозга. Мы рассчитываем продемонстрировать, что, когда пожилые люди в течение длительного периода времени занимаются трудоемкими задачами (обучение фотографированию), их память и способность к модуляции мозга увеличиваются.

Процедура рандомизации и статистический анализ:

Потенциальные участники должны будут заполнить начальную форму приемлемости. Мы свяжемся с теми, кто будет признан подходящим, после чего проведем когнитивное телефонное интервью TICS и предоставим ссылку на онлайн-анкету для регистрации демографических данных.

Мы пригласим субъектов, прошедших эти экраны, на информационную сессию. На этих сессиях RA проекта будут давать согласие потенциальным участникам и заполнять форму МРТ-скрининга. Мы запланируем согласившихся участников на когнитивное тестирование и МРТ (если применимо).

В течение 3-недельного периода, отведенного для когнитивного тестирования и МРТ-тестирования, мы будем распределять испытуемых по трем группам лечения с использованием централизованно созданной схемы рандомизации. Поскольку исходные данные для всех потенциальных участников будут доступны во время рандомизации, мы будем использовать метод повторной рандомизации Моргана и Рубина (2012 Annals of Statistics 40:1263), который может улучшить ковариативный баланс в этих условиях. Мы создадим серию рандомизаций и оценим их на баланс по возрасту, образованию и полу, обозначив баланс с точки зрения статистики MANOVA F, сравнивая распределения ковариат по группам лечения. Как только мы определим рандомизацию, соответствующую этому критерию, мы применим ее к подходящим участникам.

Предварительные анализы. В начальном анализе мы суммируем категориальные переменные по пропорциям и непрерывные переменные по средним значениям и квантилям. Мы изобразим непрерывные переменные и оценим их на асимметрию, при необходимости преобразовав (например, с помощью логарифмических или квадратных корней), чтобы сделать их более близкими к нормальному распределению. Мы изучим взаимосвязь между переменными, изучив графики рассеяния и корреляционные матрицы. Все анализы будем проводить в R (версия 3.3.2 или выше) или SAS (версия 9.4 или выше).

Анализ первичных переменных результата. Первичной конечной точкой когнитивного результата будет составная скалярная оценка эпизодической памяти. Этот показатель будет демонстрировать существенную вариабельность между субъектами, поскольку субъекты, которые дают высокие баллы на исходном уровне, вероятно, также дадут высокие баллы при последующем наблюдении. Чтобы учесть это, в первичном анализе мы будем корректировать исходные уровни путем анализа ковариации, т. е. включая исходные значения вместе с группой лечения в регрессионную модель для результатов после лечения. В качестве альтернативы (и эквивалентно) мы можем анализировать переменную исхода в смешанной модели, оценивая эффект лечения путем оценки взаимодействия во времени, включая исход до лечения (исходный уровень) и результат в конце лечения (14 недель). . В качестве вторичного анализа для дальнейшего выяснения масштабов и времени воздействия лечения мы будем стремиться создать экономные модели этого исхода в зависимости от времени, группы лечения, факторов стратификации (возраст, пол, образование) и, возможно, других факторов, измеряемых на исходном уровне. .

Первичным результатом для головного мозга будет векторная мера активации фМРТ в четырех интересующих областях мозга: средней поясной извилине, предклинье, внутритеменной борозде и нижней височной извилине. Эта мера также, вероятно, будет демонстрировать существенную изменчивость между субъектами. Мы снова проанализируем переменную исхода в смешанной модели, оценивая эффект лечения путем оценки взаимодействия времени и лечения, и проведем вторичный анализ, в котором мы моделируем активацию в четырех областях как функции времени, группы лечения, факторов стратификации ( возраст, пол, образование) и, возможно, другие факторы, измеряемые на исходном уровне.