使用远程神经心理学优化健康老龄化中的认知：基于网络的早餐游戏
2026年3月18日 更新者：Sharon Sanz Simon、Columbia University
在认知健康老龄化中训练执行控制：基于网络的早餐游戏
执行控制过程涉及启动、协调、同步和调节基本认知功能，以进行目标导向的行为。
拟议的研究调查了接触旨在增强执行控制过程的基于网络的培训协议是否会改善认知健康的老年人的认知表现。
研究概览
详细说明
拟议的研究调查了接触旨在增强执行控制/多任务处理能力的基于网络的培训协议是否会提高健康老年人的认知能力。
年龄在 60-75 岁的认知正常的成年人将被随机分为两个实验组：1) 具有训练策略的基于网络的游戏；2) 没有训练策略的基于网络的游戏（主动控制）。
所有参与者（第 1 组和第 2 组）将被指示在 5 周内玩 14 个一小时的复杂、高需求在线游戏 Breakfast Game。
研究类型
介入性
注册 (实际的)
38
阶段
- 不适用
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
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New York
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New York、New York、美国、10032
- Columbia University Irving Medical Center
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
60年 至 75年 (成人、年长者)
接受健康志愿者
是的
描述
纳入标准：
- 60-75岁
- 愿意遵守培训协议
- 足够的英语水平
排除标准：
- 测试分数低（蒙特利尔认知评估低于 26）
- 认知障碍、痴呆、中风、癫痫症或其他被判断为影响认知表现的神经精神疾病的已知病史。
- 服用已知会影响认知表现的药物。
- 感官（例如 视觉、听觉）或物理（例如 严重的关节炎、骨科、神经系统）损伤与标准计算机工作站的使用不相容。
- 参加了可能影响本研究结果的同时进行的研究。
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：治疗
- 分配：随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：单身的
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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实验性的：战略培训
参加者将进行有训练策略的早餐游戏。
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参与者将接受基于网络的培训协议，他们将在其中玩模拟早餐环境的在线游戏，并将以多任务方式进行“烹饪”和“摆桌子”等日常活动。
参与者将学习使用特定策略玩游戏，以优化性能。
其他名称：
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有源比较器：常规方法
参与者将在没有训练策略的情况下玩早餐游戏。
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参与者将接受基于网络的培训协议，他们将在其中玩模拟早餐环境的在线游戏，并将以多任务方式进行“烹饪”和“摆桌子”等日常活动。
参与者将根据常规游戏说明学习玩游戏。
其他名称：
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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早餐游戏表现变化：餐桌布置数量得分
大体时间：在培训课程1（第1周）和培训课程12（约第6周）进行评估。报告的数据为课程1和课程12之间的变化
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设定餐桌总数的变化。
在计算机化任务中，参与者被要求为四位客人摆放餐桌。
完成后，获得一分。
分数越高代表结果越好。
此指标代表分数的变化 = 数值越高表示表现改善。
总分范围在0到12之间；总分变化范围从-3到+3。
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在培训课程1（第1周）和培训课程12（约第6周）进行评估。报告的数据为课程1和课程12之间的变化
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早餐游戏表现变化：停止时间得分的烹饪时间范围
大体时间：在训练课程1（第1周）和训练课程12（约第6周）进行评估。数据报告的是课程1和课程12之间的变化。
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不同食物项目之间烹饪时间（毫秒）的变化。
在计算机化任务中，参与者被要求烹饪不同类型的食物。
分数反映了停止烹饪的第一个和最后一个食物项目之间的差异。
较低的分数（最接近零）代表更好的结果。
此指标表示分数的变化 = 越低意味着性能改善。
总分范围在0.3到315之间；总变化分数范围从-40到+40。
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在训练课程1（第1周）和训练课程12（约第6周）进行评估。数据报告的是课程1和课程12之间的变化。
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早餐游戏表现变化：烹饪时间差异分数
大体时间：在第一次训练课程（第1周）和第十二次训练课程（约6周）进行评估。数据报告的是第一次课程和第十二次课程之间的变化
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每种食物类型的烹饪时间变化（毫秒）。
在计算机化任务中，参与者被要求烹饪不同的食物类型。
分数反映了每个项目所需烹饪时间与实际烹饪时间之差的平均绝对值。
较低的分数（最接近零）代表更好的结果。
此指标表示分数的变化 = 数值越低表示性能改善。
总分范围在0.3到175之间；总变化分数范围从-20到+20。
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在第一次训练课程（第1周）和第十二次训练课程（约6周）进行评估。数据报告的是第一次课程和第十二次课程之间的变化
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转至复合执行/注意力控制测量（近端结果）。
大体时间：干预开始前2周内；以及最后一次（第12次）训练课程后的第6周。（测量值代表训练前后的变化）
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字母数字任务的准确性。
此指标表示分数的变化。
数值越高意味着性能改善越大。
总变化分数范围从 -0.1 到 +0.1。
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干预开始前2周内；以及最后一次（第12次）训练课程后的第6周。（测量值代表训练前后的变化）
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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转移至执行功能综合Z值（远端结果）
大体时间：在干预开始前的2周内；以及最后一次（第12次）训练后的第6周。（测量代表训练前后的变化）
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执行功能综合Z分数是基于四项测试表现的能力指标：字母数字排序、威斯康星卡片分类测试、斯特鲁普测试和有效视野测试。 每项测试都测量执行功能的不同方面，包括：分配注意力、工作记忆、抑制控制和认知灵活性。 为计算执行功能综合分数，首先计算了四项测试各自的Z分数值。 随后将这些Z分数平均为一个综合Z分数指标。 中心值（Z分数为0）代表样本在每项测试中的平均表现。 高于均值的标准差（较高的Z分数值）代表更好的表现。 总Z分数范围在-7至5之间。（该数值不用于临床诊断，样本为认知健康人群）。 该指标代表执行功能综合分数的变化量 = 数值越高代表表现改善程度越大。 总变化分数范围为-2至+2。 |
在干预开始前的2周内；以及最后一次（第12次）训练后的第6周。（测量代表训练前后的变化）
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转移至一般自我效能感量表（远端结果）
大体时间：在干预开始前的2周内；以及最后一次（第12次）训练后的第6周。（测量数据代表训练前后的变化）
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自我效能感量表评分。
总分范围在10至40分之间，分数越高表示自我效能感越强。
量表评分变化范围为-4至9分。
该指标表示评分的变化 = 分数越高意味着表现改善。
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在干预开始前的2周内；以及最后一次（第12次）训练后的第6周。（测量数据代表训练前后的变化）
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转移至贝克抑郁量表（远端结果）
大体时间：干预开始前的2周内；以及最后一次（第12次）训练后的第6周。（测量代表训练前与训练后的变化）
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抑郁症状量表的评分。
总分范围为0至63分，分数越高表示抑郁症状越严重。
量表评分变化范围为+3至-9分。
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干预开始前的2周内；以及最后一次（第12次）训练后的第6周。（测量代表训练前与训练后的变化）
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转移至贝克焦虑量表（远端结局）
大体时间：在干预开始前的2周内，以及第13次（最后一次）训练课程后的第6周。（测量结果代表训练前后的变化）
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该量表用于测量焦虑症状的评分。
总分范围在0到63之间，分数越高表示焦虑症状越多。
量表的变化范围从+6到-6。
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在干预开始前的2周内，以及第13次（最后一次）训练课程后的第6周。（测量结果代表训练前后的变化）
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转移至认知-休闲问卷（远端结局）
大体时间：在干预开始前的2周内，以及最后一次（第12次）训练后的第6周。（测量指标代表训练前后的变化）
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反映休闲与认知活动参与度/频率的量表评分。
总分范围在0到80之间，分数越高表示休闲/认知活动频率越高。
该量表的变化范围为-9到9。
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在干预开始前的2周内，以及最后一次（第12次）训练后的第6周。（测量指标代表训练前后的变化）
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
调查人员
- 首席研究员：Sharon Sanz Simon, PhD、Columbia University
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2023年1月17日
初级完成 (实际的)
2024年7月30日
研究完成 (实际的)
2024年7月30日
研究注册日期
首次提交
2022年7月25日
首先提交符合 QC 标准的
2022年8月16日
首次发布 (实际的)
2022年8月18日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2026年3月19日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2026年3月18日
最后验证
2026年3月1日
更多信息
与本研究相关的术语
其他研究编号
- AAAT4773
- 1K99AG078561-01 (美国 NIH 拨款/合同)
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)？
是的
IPD 计划说明
将提供所有主要和次要结果测量的去标识化个人参与者数据。
IPD 共享时间框架
数据将在研究完成后 6 个月内提供。
IPD 共享访问标准
数据访问请求将由首席调查员审查。
IPD 共享支持信息类型
- 研究方案
- 树液
- 国际碳纤维联合会
- 分析代码
- 企业社会责任
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
不
研究美国 FDA 监管的设备产品
不
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