预测长期记忆成功的不同工作记忆子过程的电生理特征 (WMLTM)
2023年6月7日 更新者：University of Chicago
健康的年轻人会在我们记录脑电图 (EEG) 大脑活动时查看物品图片。
然后，我们将要求他们报告他们记得看到过哪些项目。
我们将研究测量的大脑活动如何与他们记住的图片相关联。
研究概览
详细说明
电生理特征跟踪工作记忆的不同子过程，包括项目的数量和这些项目的空间位置。
通过确定这些子过程如何预测健康年轻人的长期记忆成功，该项目应该导致对工作记忆和长期记忆之间关系的复杂理解。
这项研究将通过使用神经数据的复杂机器学习分析来调查长期记忆失败何时以及如何出现。
此外，这项研究将测试我们可以在多大程度上实时跟踪工作记忆过程，以及我们如何利用这些信息来提高长期记忆的成功率。
这将为工作记忆和长期记忆之间关系的基础理论提供信息，并激发未来的应用。
研究类型
观察性的
注册 (估计的)
96
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
-
-
Illinois
-
Chicago、Illinois、美国、60637
- University of Chicago
-
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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
- 成人
接受健康志愿者
不适用
取样方法
非概率样本
研究人群
健康的年轻人
描述
纳入标准：
- 正常或矫正到正常视力
排除标准：
- 英语不流利
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
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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内存性能
大体时间：此任务在实验期间执行多次，总共持续约 3 小时。
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为了测量识别记忆性能，参与者将查看图片并回答他们是否记得以前看过这些项目。
将向参与者展示旧项目和新项目。
在长期记忆阶段，他们将使用四分等级量表报告他们看过每张图片的信心，范围从确信该项目是新的（即，以前没有见过）到确信该项目是旧的（即，以前见过）。
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此任务在实验期间执行多次，总共持续约 3 小时。
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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：Megan deBettencourt、University of Chicago
- 首席研究员：Ed Vogel、University of Chicago
- 首席研究员：Ed Awh、University of Chicago
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)
2022年7月1日
初级完成 (估计的)
2024年7月31日
研究完成 (估计的)
2026年7月31日
研究注册日期
首次提交
2023年5月26日
首先提交符合 QC 标准的
2023年5月26日
首次发布 (实际的)
2023年6月7日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2023年6月9日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2023年6月7日
最后验证
2023年6月1日
更多信息
与本研究相关的术语
其他研究编号
- IRB15-1290
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
研究人员将在包括 Open Science Framework（在线）、zenodo 或 github 在内的科学存储库上在线发布去识别化数据，以便外部研究人员可以使用匿名数据。
共享数据将至少包括总结参与者表现的 csv 或文本文件。
用于任务开发的任何计算机脚本或刺激也将被共享。
IPD 共享时间框架
发布后，永久有效
IPD 共享访问标准
代码和数据将通过在线存储库免费提供。
IPD 共享支持信息类型
- 分析代码
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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无干预的临床试验
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University of Illinois at ChicagoShirley Ryan AbilityLab; Oakland University; Access Living主动，不招人
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