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Este protocolo de capacitación utiliza capacitación computarizada para enseñar habilidades funcionales diarias relacionadas con la tecnología. Estas habilidades incluyen habilidades financieras, viajes y tránsito, así como manejo de medicamentos.
Hoy en día, muchas habilidades funcionales se basan en la tecnología, por lo que el desarrollo de un programa de capacitación basado en la tecnología tiene una gran importancia. Aquí presentamos un programa computarizado de entrenamiento de habilidades funcionales que fue emparejado en la mitad de los participantes con un programa de entrenamiento cognitivo (CCT) disponible comercialmente.
Las personas mayores no deterioradas (NC) de 60 años (n-45) y las personas de edad similar con deterioro cognitivo leve (MCI; n-50) fueron aleatorizadas para recibir 12 semanas de entrenamiento de habilidades funcionales computarizadas dos veces por semana (CFST) o 12 semanas de dos veces por semana sesiones divididas entre CCT y CFST. Las habilidades entrenadas fueron el uso de un cajero automático; banca por Internet; quiosco de boletos; recarga de recetas por teléfono e Internet; manejo de medicamentos; y las compras por Internet. Al igual que con las evaluaciones de capacidad funcional anteriores, nos centramos en el tiempo de finalización de cada simulación.
51 participantes completaron el programa de entrenamiento, ya sea dominando las 6 tareas (34) o completando 12 semanas de entrenamiento. 44 participantes más completaron 4 o más sesiones de entrenamiento, por lo que también fueron analizados para mejorar hasta su última sesión de entrenamiento. El tiempo de finalización de las 6 pruebas mejoró significativamente desde la evaluación de referencia hasta la sesión final de capacitación en ambos grupos de participantes (todos p<0.001 con una mejora media en el tiempo de finalización de la tarea del 45%). Además, no hubo mejora diferencial en la ICM y nc en las 6 pruebas desde el inicio hasta el final de la formación (todas las t<1.66, todas p>0.12). Por último, el CCT combinado más el CFST no difería del CSFT por sí solo en ninguna de las medidas de puntuación porcentual de cambio (todas las medidas t<1.64, todas p>0.11).
Tanto los grupos NC como los MCI evidenciaron mejoras sustanciales en el rendimiento. La suplementación con CCT condujo a ganancias funcionales similares con la mitad de sesiones de entrenamiento. Los participantes nc procedieron a través de la formación con bastante rapidez, incluso sin la suplementación de CCT; Los participantes de MCI requerían más capacitación, pero aprendieron de manera equivalente. Estos hallazgos sugieren que incluso en casos con deficiencias de memoria, las habilidades funcionales se pueden aprender eficientemente con el entrenamiento.
Muchas tareas funcionales contemporáneas se realizan utilizando tecnología. Esto incluye las tareas bancarias y otras tareas de gestión financiera, las tareas de viajes y tránsito, y la gestión de la atención médica. Los desafíos del uso diario de la tecnología se amplifican en las personas mayores cuya exposición de por vida a la tecnología puede ser más limitada. Las tareas basadas en la tecnología también pueden ser cognitivamente exigentes. Las personas mayores y las personas con diferentes desafíos, como enfermedades mentales graves1,2 o déficits cognitivos, pueden no tener los recursos financieros o cognitivos para utilizar tecnologías desafiantes. Estos individuos tienen dificultades para negociar el mundo digitalizado de hoy, que es una amenaza para su independencia.
Nuestra investigación anterior ha demostrado que muchas personas mayores sanas también tienen problemas para realizar las tareas funcionales diarias eficientemente3. Además, las personas con deterioro cognitivo leve tienen desafíos proporcionalmente mayores para realizar estas tareas4. Nuestra investigación ha demostrado que las capacidades cognitivas de componentes en el envejecimiento saludable4, enfermedad mental grave5 y poblaciones de MCI, se correlaciona constantemente con la capacidad de realizar simulaciones verídicas de tareas funcionales cotidianas. Por lo tanto, la capacidad cognitiva es un limitador de velocidad para la capacidad de las personas para realizar y aprender inicialmente tareas funcionales utilizando la tecnología. Este problema se ve exacerbado por el hecho de que muchas de estas tareas, como el uso de un cajero automático, se consideran como "tareas de subir" o tareas que son intuitivas y no requieren entrenamiento.
Actualmente, la formación en el rendimiento de la funcionalidad diaria relevante para la tecnología no se imparte sistemáticamente. Las nuevas tecnologías, como iPhones, tabletas y computadoras, se entregan comúnmente sin instrucciones para su uso. Las instrucciones para el uso de sitios web no están comúnmente disponibles. Por ejemplo, el sitio web de la Autoridad Metropolitana de Tránsito de Nueva York (MTA, por sus otros) no tiene instrucciones sobre el uso de sus quioscos de billetes que no sean instrucciones sobre cómo rellenar una Metrocard.
Los déficits incrementales en el rendimiento cognitivo se pueden abordar parcialmente con el entrenamiento cognitivo computarizado (CCT) para algunas poblaciones. Datos recientes han sugerido que tanto las personas mayores sanas6 como las personas con MCI7 pueden hacer ganancias cognitivas con CCT en las capacidades cognitivas dirigidas por el entrenamiento. Por lo tanto, cabe esperar que el desempeño de las tareas funcionales también se facilite con los esfuerzos de las transferencias monetarias f. Sin embargo, el éxito ampliamente reportado de la transferencia monetaria activa en las poblaciones de adultos mayores y MCI no ha ido acompañado de mejoras espontáneas en la capacidad de realizar nuevas habilidades funcionales. Si bien las habilidades adquiridas anteriormente, como conducir8, se pueden facilitar a través de CCT, no hay evidencia entre las poblaciones de que el CCT por sí solo es suficiente para conducir a la adquisición de nuevas habilidades funcionales.
También se ha demostrado que la transferencia monetaria aumentada tiene efectos protectores contra el desarrollo de la demencia, al menos con un conjunto limitado de rutinas de entrenamiento. Por ejemplo, el ensayo ACTIVE mostró que el entrenamiento de velocidad computarizada estaba asociado con mejoras persistentes en el rendimiento cognitivo que podían detectarse en un seguimiento de 10 años9. Un estudio de seguimiento posterior también informó de una disminución del 30% en la demencia asociada con todas las causas en el período de 10 años, así10. Como resultado, dado que ciertos tipos de TRANSFERENCIA localparecen resultar en beneficios cognitivos entre las personas mayores, la combinación de CCT y entrenamiento computarizado de habilidades funcionales debe resultar en mejoras en las habilidades funcionales.
Por lo tanto, el programa actual implicó el desarrollo de un conjunto de tareas de habilidades funcionales ecológicamente válidas que normalmente se realizan utilizando algún tipo de tecnología, ya sea Internet, teléfono o en persona en un dispositivo como un cajero automático. Las tareas se presentan en el Cuadro 1 y se eligieron como importantes para vivir de forma independiente. Dentro del programa, estas tareas se realizan en formatos de dificultad fija, no entrenamiento primero. Cada tarea tiene múltiples subtareas graduadas diferentes, que varían en dificultad de demandas funcionales. Después de completar las 6 tareas de dificultad fija, todos los participantes son entrenados en las simulaciones de entrenamiento de Entrenamiento de Habilidades Funcionales Computarizadas (CFST). Estas simulaciones proporcionan retroalimentación directa sobre el rendimiento al participante. Los comentarios de la muestra se presentan en la Tabla 2. No hay participación de un entrenador humano, ni un humano proporciona retroalimentación. Cuando un participante comete un error en una subtarea, se proporcionan comentarios graduados que aumentan en la información correctiva. Por ejemplo, en la tarea ATM, si un individuo comete un error inicial introduciendo su número de pin, se proporciona información correctiva básica; si cometen el mismo error una segunda vez se proporciona más información correctiva.
Después de 4 errores, la tarea continúa con el siguiente paso de entrenamiento. Sin embargo, cuando el participante vuelve a entrenar más tarde, este paso se vuelve a entrenar hasta que se pasa. Cada uno de los módulos de formación se considera completo y el participante se gradúa después de realizar toda la tarea dos veces sin errores.
El estudio incluye dos grupos de participantes de la investigación: (1) cognitivamente normal (CN) sano y (2) personas mayores médicamente sanas con deterioro cognitivo leve (MCI). CN se definió como una evaluación cognitiva de Montreal (MOCA)11 puntuación de 26 o más y no hay quejas cognitivas. La MCI se definió con una evaluación sistemática que incluyó el MOCA, evaluaciones de quejas subjetivas y evaluación con evaluaciones neuropsicológicas estructuradas. Los participantes fueron excluidos si su desempeño cognitivo reflejaba un deterioro mayor que el MCI. La capacitación se llevó a cabo en equipos Windows, aunque el software se puede implementar en iOS también. La capacitación se prosidonizó en una proporción de aproximadamente 6 aprendices por proctor.
El objetivo del estudio es determinar 1) si el CFST es eficaz en personas mayores sanas, definida por mejoras en el rendimiento de las habilidades funcionales basadas en computadoras; 2) la eficacia relativa de la formación en habilidades funcionales para las personas con ICM en comparación con las personas que no tienen menos discapacidad; y 3) si la provisión de CCT mejora el CFST y si existe un efecto diferencial para el MCI en comparación con la NC.
El estudio es un ensayo aleatorizado, donde la mitad de los participantes de la investigación (estratificado por el estado cognitivo) son aleatorizados del 1 al 1 para recibir entrenamiento cognitivo computarizado (CCT) en la tarea de doble decisión del software de entrenamiento Posit Science Brain HQ combinado con el CFST y los demás están capacitados sólo en el CFST. Esta investigación fue revisada y aprobada por la Junta de Revisión Institucional de la Universidad de Miami y todos los participantes proporcionaron consentimiento informado firmado.
1. Preparación
2. Exigencias de tareas para simulaciones de dificultad fija y entrenamiento
3. Capacitación después de la evaluación de dificultad fija
4. Evaluación posterior a la formación
NOTA: Después de graduarse de las seis tareas de capacitación o completar 24 sesiones, los participantes completan una prueba posterior. Esta siguiente sección debe presentarse como una descripción verbal de las evaluaciones posteriores a la formación
El flujo del paciente se muestra en la Tabla 3. El primer tema se examinó el 14 de julio de 2018. Entre los participantes examinados se encontraban 78 mujeres y 76 hombres, de los cuales 53 (33%) eran latinos y 52 (33%) son de ascendencia afroamericana. Los niveles medios de logro educativo fueron similares entre los grupos étnicos y promediaron 15 años. Sin embargo, hubo casos que estaban entrenando que tenían menos de 8 años de educación. 131 casos completaron la evaluación de elegibilidad, con 16 casos excluidos debido a posibles demenciay 4 casos excluidos debido a problemas motores o de visión. De esos 121 aleatorizados, el 46 % (n-56) eran HC y el 54 % (n-65) se diagnosticaron en MCI y el 50% en cada grupo fue aleatorizado solo a la formación CFST. 51 casos completaron la formación con 34 de ellos graduándose, lo que se traduce en un rendimiento perfecto dos veces en secuencia en 30 subtareas individuales. 44 casos siguen entrenando y 15 casos están a la espera de entrenar. La tasa de abandono escolar después de cualquier entrenamiento fue del 9%. La puntuación media de MOCA fue de 28,38 (SD-1,70) para el grupo NC y 22,68 (SD-3,02) para el grupo MCI.
La Figura 4 presenta los resultados de la capacitación para los completadores y la Figura 5 presenta los resultados para todos los participantes que se capacitaron. Estos datos se presentan en términos de tiempo hasta su finalización, aunque se recopilan varias otras variables dependientes. Las pruebas t emparejadas encontraron que el tiempo de finalización de las 6 pruebas mejoró significativamente desde la evaluación de línea de base hasta la evaluación final de la formación en completores (todas las t>8.16, todas p<.001). Además, ninguna de las simulaciones mejoró diferencialmente en las muestras NC e MCI, como se indexa por porcentaje de mejora desde la línea de base hasta el final de la formación, todas t<1.66, todas p>.12. Por último, el CCT combinado más CFSAT no difería solo del CSFAT en ninguna de las medidas de puntuación de %-change: All t<1.44, all p>.16. La suplementación con CCT condujo a ganancias similares de CFSAT con la mitad de las sesiones de entrenamiento CFSAT y esta mejora fue consistente en los grupos MCI y NC en ambas condiciones. Todas las pruebas t para las seis pruebas, a través de las muestras de MCI frente a NC y la capacitación de habilidades únicamente frente a las evaluaciones combinadas se encuentran en el Cuadro 4. Ambos grupos evidenciaron mejoras sustanciales en el desempeño en versiones alternativas de las tareas de evaluación. Es importante destacar que los participantes de NC que recibieron capacitación de habilidades por sí solos requerían un promedio de solo 6 capacitaciones por módulo para perfeccionar su rendimiento. Los participantes aleatorizados a CCT y CFSAT capacitaron un número promedio de 11 días en CCT, logrando un promedio de 50 niveles por participante.
Figura 1: Estímulos representativos de la aplicación BAC que muestran la torre de Londres y subpruebas de codificación de símbolos. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 2: Las 6 tareas de formación cfST. Estas pruebas incluyen compra de entradas, banca de cajeros automáticos e Internet, recarga de recetas por teléfono e Internet y compras, y administración de medicamentos Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta cifra.
Figura 3: Estímulo de tareas de doble decisión de Brain HQ. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 4: Ganancias de entrenamiento desde la línea de base en individuos que completaron la capacitación. Esto se describe en términos de tiempo hasta la finalización en la primera evaluación, la sesión de entrenamiento final y la forma alternativa de las simulaciones, a través de las 6 tareas de entrenamiento. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 5: Mejora porcentual por sesión de capacitación para los completadores NC y MCI y los casos que aún se entrenan. Esto se describe en términos de la proporción de la línea de base total a las ganancias de entrenamiento de última sesión en el tiempo hasta la finalización de la sesión de capacitación completada. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Banca ATM |
Banca por Internet |
Compra de entradas con quiosco |
Gestión de Medicamentos y Organizador Diario |
Menú interactivo de voz telefónica para recarga de recetas |
Recarga de recetas por Internet y compras en línea |
Tabla 1: Tareas computarizadas de capacitación funcional en habilidades funcionales (CFST)
Error 1 Instrucción de repetición: | Su Pin es 1234. Por favor, introduzca su PIN |
Error 2. Dirección: | Su PIN es 1234. Utilice el teclado para introducir su PIN |
Error 3 Dirección: | Su PIN es 1234. Ingrese 1, seguido de 2, seguido de 3, seguido de 4 |
Error 4 Demostración | Las cuatro teclas se iluminan en secuencia y se les indica a los participantes que las toquen cuando se enciendan. |
Tabla 2: Comentarios de errores.
Flujo de participantes en el ensayo clínico (julio 2018 a la actualidad) | ||
Consentimiento confirmado y firmado | 154 | |
Inelegible | 20 | |
Retiró antes de la línea de base | 4 | |
Línea de base no completada | 9 | |
Evaluación de línea de base completada | 121 | |
Formación completada | 51 | 42% |
Todavía entrenando | 44 | 36% |
Esperando para entrenar | 15 | 12% |
Abandonó después del entrenamiento | 11 | 9% |
Tabla 3: El diagrama CONSORT para el ensayo clínico.
Banca ATM | T | P | |||
HC VS MCI | 0.98 | 0.33 | |||
Habilidades solamente vs. Entrenamiento Combinado | 0.86 | 0.4 | |||
Gestión de medicamentos | |||||
HC VS MCI | 0.57 | 0.57 | |||
Habilidades sólo vs Entrenamiento Combinado | 0.91 | 0.37 | |||
Banca en línea | |||||
NC vs. MCI | 1.66 | 0.12 | |||
Habilidades sólo vs Entrenamiento Combinado | 0.56 | 0.96 | |||
Recarga de recetas | |||||
NC vs. MCI | 0.21 | 0.84 | |||
Habilidades solamente vs. Entrenamiento Combinado | 1.44 | 0.16 | |||
Tarea de compra de entradas | |||||
NC vs. MCI | 1.25 | 0.22 | |||
Habilidades solamente vs. Entrenamiento Combinado | 0.25 | 0.81 | |||
Recarga de recetas por Internet y compras | |||||
NC vs. MCI | 1.55 | 0.19 | |||
Habilidades sólo contra entrenamiento combinado | 0.16 | 0.87 |
Tabla 4: Resultados de pruebas t que comparan las ganancias de capacitación de MCI y NC y habilidades solamente frente al tratamiento combinado.
La capacitación del CSFT condujo a ganancias de tratamiento sustanciales y rápidas con tan solo 6 sesiones de capacitación, con resultados aplicables tanto a los participantes de NC como de MCI. Ambos grupos participantes evidenciaron mejoras sustanciales en el desempeño de las tareas. La suplementación con CCT condujo a ganancias similares de CFST con la mitad de sesiones de entrenamiento CFST. Es importante destacar que los participantes de NC que recibieron capacitación de habilidades por sí solos requerían un promedio de solo 6 sesiones por tarea (de un posible 24) para perfeccionar su rendimiento. En resumen: 1) ambos grupos de participantes demostraron mejoras en el rendimiento en todas las tareas; 2) los participantes de HC procedieron a través de la formación con bastante rapidez, incluso sin suplementos de CCT; y 3) los participantes de MCI requirieron más sesiones de capacitación, pero aprendieron de manera equivalente. Estos hallazgos replican nuestros hallazgos anteriores con pacientes mayores con esquizofrenia y una muestra separada de controles saludables.
De importancia primordial es la mejora en la capacitación asociada con la capacitación funcional computarizada en los participantes con MCI. Estos casos tuvieron deficiencias sustanciales en su memoria episódica. Sin embargo, todavía eran capaces de obtener ganancias sustanciales, proporcionalmente equivalentes a las personas con NC, a través de 6 simulaciones de entrenamiento diferentes. Estudios anteriores han demostrado la disociación del aprendizaje de la memoria procesal y verbal en MCI y condiciones amnésicas13,14. Por lo tanto, este estudio muestra que las habilidades funcionales se pueden aprender de manera bastante rápida y eficiente, con pocos abandonos.
La suplementación de la formación de habilidades computarizadas con CCT aumentó considerablemente la eficiencia de la formación de habilidades, con ganancias que se duplicaron por unidad de sesión de capacitación en comparación con la capacitación de habilidades por sí solas. Por lo tanto, una intervención combinada con CCT y CFST en individuos con MCI probablemente tendría múltiples beneficios. En primer lugar, la prevención de la demencia puede ser facilitada por la transferencia monetaria que se puede facilitar. El entrenamiento de habilidades también puede conducir a una mayor independencia o retrasar los cambios funcionales progresivos en la ICM. Como resultado, los beneficios potenciales de la formación combinada parecen considerables y un tema importante para el estudio posterior con este protocolo.
Estudios posteriores se centrarán en las ganancias funcionales del mundo real. La demostración de tales ganancias en el mundo real consolidaría los beneficios de este protocolo de capacitación. La implementación del protocolo fue bastante eficiente y los participantes reportaron altos niveles de satisfacción con sus ganancias. Por ejemplo, el 98% o más de los participantes declararon que "definitivamente" serían más capaces de hacer cada una de las 6 tareas en el mundo real.
En el último año, el Dr. Harvey ha recibido honorarios de consultoría o reembolsos de viajes de Alkermes, Boehringer Ingelheim, Intra-Cellular Therapies, Jazz Pharma, Minerva Pharma, Otsuka America, Roche Pharma, Sanofi Pharma, Sunnovio Pharma, Takeda Pharma y Teva . Recibe regalías de la Breve Evaluación de la Cognición en Esquizofrenia. Es Director Científico de i-Function. Peter Kallestrup es CEO de i-Function. Lize Tibiriá es una empleada a tiempo parcial de i-Function. Sara Czaja es Directora Científica de i-Function.
Esta investigación fue financiada por el número de subvención de NIA R43AG057238 a Peter Kallestrup.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Bac App | Verasci, Inc. | N/A | Cognitive testing software |
Computerized Functional Skills Assessment and Training Software | i-Function | N/A | Computerized Software |
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