Name: lexical decision task for studying written word recognition in adults with and without dementia or mild cognitive impairment
Uploaded: 2019-06-25T14:30:00
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Wir danken Minna Lehtonen, Tuomo Hänninen, Merja Hallikainen und Hilkka Soininen für ihren Beitrag zur Datenerhebung und -verarbeitung, über die hier berichtet wird. Die Datenerhebung wurde von VPH Dementia Research unterstützt, die durch die EU,- Grant-Vereinbarung Nr. 601055 ermöglicht wurde.

Das Protokoll folgt den Richtlinien der Ethikkommission des Krankenhausbezirks Nord-Savo (IRB00006251).
1. Teilnehmer-Screening
<ol><li>Rekrutieren Sie jüngere und ältere Erwachsene, die ein normales oder korrigiertes, auf normales Sehvermögen korrigiert haben und Muttersprachler der getesteten Sprache sind, es sei denn, die Studie befasst sich mit spezifischen Forschungsfragen zum Erwerb von Zweitsprachen.</li>
	<li>Bei gesunden Kontrollgruppen schließen Teilnehmer mit neurologischen od...

<ol>
	<li>Bybee, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=From+Usage+to+Grammar:+The+Mind's+Response+to+Repetition.">From Usage to Grammar: The Mind's Response to Repetition.</a> Language. 82 (4), 711-733 (2006).</li><li>Oldfield, R. C., Wingfield, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Response+latencies+in+naming+objects.">Response latencies in naming objects.</a> The Quarterly Journal of Experimental Psychology. 17, 273-281 (1965).</li><li>Nikolaev, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effects+of+morphological+family+on+word+recognition+in+normal+aging,+mild+cognitive+impairment,+and+Alzheimer&#8217;s+disease.">Effects of morphological family on word recognition in normal aging, mild cognitive impairment, and Alzheimer&#8217;s disease.</a> Cortex. 116, 91-103 (2019).</li><li>Milin, P., Feldman, L. B., Ramscar, M., Hendrix, P., Baayen, R. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Discrimination+in+lexical+decision.">Discrimination in lexical decision.</a> PLoS ONE. 12 (2), 1-42 (2017).</li><li>Andrews, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Frequency+and+neighborhood+size+effects+on+lexical+access:+activation+or+search?.">Frequency and neighborhood size effects on lexical access: activation or search?.</a> Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. 15, 802-814 (1989).</li><li>Grainger, J., Muneaux, M., Farioli, F., Ziegler, J. 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L., Dow, R. M., Lamers, C., Woods, R. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Language+changes+in+bilingual+individuals+with+Alzheimer&#8217;s+disease.">Language changes in bilingual individuals with Alzheimer&#8217;s disease.</a> International Journal of Language &amp; Communication Disorders. 51, 113-127 (2016).</li><li>Obler, L. K., Segalowitz, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Language+and+brain+dysfunction+in+dementia.">Language and brain dysfunction in dementia.</a> Language functions and brain organization. , 267-282 (1983).</li><li>Obler, L. K., Albert, M. L., Sarno, M. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Language+in+the+elderly+aphasic+and+in+the+demented+patient.">Language in the elderly aphasic and in the demented patient.</a> Acquired aphasia. , 385-398 (1981).</li><li>Obler, L. K., Gjerlow, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Language and the brain. , (1999).</li><li>McKhann, G. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+diagnosis+of+dementia+due+to+Alzheimer&#8217;s+disease:+Recommendations+from+the+National+Institute+on+Aging+-+Alzheimer&#8217;s+Association+workgroups+on+diagnostic+guidelines+for+Alzheimer&#8217;s+disease.">The diagnosis of dementia due to Alzheimer&#8217;s disease: Recommendations from the National Institute on Aging - Alzheimer&#8217;s Association workgroups on diagnostic guidelines for Alzheimer&#8217;s disease.</a> Alzheimer&#8217;s Dementia. 7, 263-269 (2011).</li><li>Winblad, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mild+cognitive+impairment+-+beyond+controversies,+towards+a+consensus:+Report+of+the+International+Working+Group+on+Mild+Cognitive+Impairment.">Mild cognitive impairment - beyond controversies, towards a consensus: Report of the International Working Group on Mild Cognitive Impairment.</a> Journal of Internal Medicine. 256, 240-246 (2004).</li><li>Albert, M. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+diagnosis+of+mild+cognitive+impairment+due+to+Alzheimer&#8217;s+disease:+Recommendations+from+the+National+Institute+on+Aging+-+Alzheimer&#8217;s+Association+workgroups+on+diagnostic+guidelines+for+Alzheimer&#8217;s+disease.">The diagnosis of mild cognitive impairment due to Alzheimer&#8217;s disease: Recommendations from the National Institute on Aging - Alzheimer&#8217;s Association workgroups on diagnostic guidelines for Alzheimer&#8217;s disease.</a> Alzheimer&#8217;s &#38; Dementia: The Journal of the Alzheimer&#8217;s Association. 7, 270-279 (2011).</li><li>Hughes, C. P., Berg, L., Danziger, W. L., Coben, L. A., Martin, R. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+new+clinical+scale+for+the+staging+of+dementia.">A new clinical scale for the staging of dementia.</a> The British Journal of Psychiatry. 140, 566-572 (1982).</li><li>Baayen, R. H., Cutler, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Data+Mining+at+the+Intersection+of+Psychology+and+Linguistics.">Data Mining at the Intersection of Psychology and Linguistics.</a> Twenty-first century psycholinguistics: Four cornerstones. , 69-83 (2005).</li><li>Brants, T., Franz, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Web 1T 5-gram, version 1. , (2006).</li><li>Baayen, R. H., Piepenbrock, R., Gulikers, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> The CELEX lexical database (CD-ROM). , (1995).</li><li>Wagenmakers, E. J., Ratcliff, R., Gomez, P., McKoon, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+diffusion+model+account+of+criterion+shifts+in+the+lexical+decision+task.">A diffusion model account of criterion shifts in the lexical decision task.</a> Journal of Memory and Language. 58, 140-159 (2008).</li><li>Dufau, S., Grainger, J., Ziegler, J. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=How+to+say+&#8220;no&#8221;+to+a+non-word:+a+leaky+competing+accumulator+model+of+lexical+decision.">How to say &#8220;no&#8221; to a non-word: a leaky competing accumulator model of lexical decision.</a> Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. 38, 1117-1128 (2012).</li><li>R Core Team. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> R: A language and environment for statistical computing. , (2018).</li><li>Venables, W. N., Ripley, B. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Modern applied statistics with S. , (2002).</li><li>Baayen, R. H., Milin, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Analyzing+reaction+times.">Analyzing reaction times.</a> International Journal of Psychological Research. 3 (2), 12-28 (2010).</li><li>Koller, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=robustlmm:+An+R+package+for+robust+estimation+of+linear+mixed-effects+models.">robustlmm: An R package for robust estimation of linear mixed-effects models.</a> Journal of Statistical Software. 75 (6), 1-24 (2016).</li><li>Bates, D., M&#228;chler, M., Bolker, B., Walker, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fitting+Linear+Mixed-Effects+Models+Using+lme4.">Fitting Linear Mixed-Effects Models Using lme4.</a> Journal of Statistical Software. 67, 1-48 (2015).</li><li>Kuznetsova, A., Brockhoff, P. B., Christensen, R. H. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=lmerTest+Package:+Tests+in+Linear+Mixed+Effects+Models.">lmerTest Package: Tests in Linear Mixed Effects Models.</a> Journal of Statistical Software. 82, 1-26 (2017).</li><li>Akaike, H., Petrov, B. N., Csaki, B. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Information+theory+and+an+extension+of+the+maximum+likelihood+principle.">Information theory and an extension of the maximum likelihood principle.</a> Second International Symposium on Information Theory. , 267-281 (1973).</li><li>Sakamoto, Y., Ishiguro, M., Kitagawa, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Akaike Information Criterion Statistics. , (1986).</li><li>Barr, D. J., Levy, R., Scheepers, C., Tily, H. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Random+effects+structure+for+confirmatory+hypothesis+testing:+Keep+it+maximal.">Random effects structure for confirmatory hypothesis testing: Keep it maximal.</a> Journal of Memory and Language. 68, 255-278 (2013).</li><li>Bates, D., Kliegl, R., Vasishth, S., Baayen, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Parsimonious+mixed+models.">Parsimonious mixed models.</a> arXiv:1506.04967v2. , (2015).</li><li>Harrison, X. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Brief+introduction+to+mixed+effects+modelling+and+multi-model+inference+in+ecology.">Brief introduction to mixed effects modelling and multi-model inference in ecology.</a> PeerJ. 6, 1-32 (2018).</li><li>Kimball, A. E., Shantz, K., Eager, C., Roy, C. E. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Confronting+quasi-separation+in+logistic+mixed+effects+for+linguistic+data:+a+Bayesian+approach.">Confronting quasi-separation in logistic mixed effects for linguistic data: a Bayesian approach.</a> Journal of Quantitative Linguistics. , (2018).</li><li>Coltheart, M., Davelaar, E., Jonasson, J. 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H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Analyzing linguistic data: A practical introduction to statistics using R. , (2008).</li><li>Nikolaev, A., Lehtonen, M., Higby, E., Hyun, J., Ashaie, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+facilitatory+effect+of+rich+stem+allomorphy+but+not+inflectional+productivity+on+single-word+recognition.">A facilitatory effect of rich stem allomorphy but not inflectional productivity on single-word recognition.</a> Applied Psycholinguistics. 39, 1221-1238 (2018).</li><li>Nikolaev, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Behavioural+and+ERP+effects+of+paradigm+complexity+on+visual+word+recognition.">Behavioural and ERP effects of paradigm complexity on visual word recognition.</a> Language, Cognition and Neuroscience. 10, 1295-1310 (2014).</li></ol>

Durch die Verwendung einer einfachen Sprachaufgabe, die keine Sprachproduktion erfordert, untersuchte die vorliegende Studie die Auswirkungen verschiedener lexikalischer Variablen auf die Worterkennung bei neurologisch gesunden jüngeren und älteren Erwachsenen sowie bei Menschen mit Alzheimer-Krankheit. oder milde kognitive Beeinträchtigung. Die Altersspanne, die für die Rekrutierung von "älteren Erwachsenen" verwendet wird, kann von den spezifischen Forschungsinteressen abhängen; Die Spanne für die Gruppe der ges...

Wörter werden im mentalen Lexikon in einem stark miteinander verbundenen Netzwerk gespeichert. Die Verbindungen zwischen Wörtern können gemeinsame Eigenschaften widerspiegeln, wie z. B. semantische Ähnlichkeit (z. B. Hund und Katze), Formähnlichkeit (Hund und Nebel)oder häufiges Zusammenvorkommen im gemeinsamen Sprachgebrauch (z. B. Hund und Katze) Leine). Kognitive Sprachtheorien, wie die nutzungsbasierte Theorie1, argumentieren, dass jede Begegnung eines Wortes durch einen Sprachbenutzer einen Einfluss auf die geistige Repräsentation des Wortes hat. Laut Exemplar Theory besteht die Darstellung eines Wortes aus vielen Exemplaren, die aus einzelnen Zeichen des Sprachgebrauchs aufgebaut sind und die Variabilität darstellen, die für eine bestimmte Kategorie besteht. Die Häufigkeit der Verwendung2 beeinflusst Darstellungen im Gedächtnis, indem sie zur Stärke eines Beispiels1beiträgt.
Die Geschwindigkeit der Worterkennung kann die Eigenschaften des mentalen Lexikons offenbaren. Ein häufig verwendetes experimentelles Paradigma zur Messung der Geschwindigkeit der Worterkennung ist die lexikalische Entscheidungsaufgabe. Bei dieser Aufgabe werden den Teilnehmern Buchstabenstrings auf einem Monitor nacheinander dargestellt. Sie werden angewiesen, so schnell wie möglich zu entscheiden, ob die Buchstabenschnur auf dem Bildschirm ein echtes Wort ist oder nicht, indem Sie die entsprechende Taste drücken.
Durch die Untersuchung der Reaktionszeiten für reale Wörter können Forscher eine Reihe wichtiger Fragen zur Sprachverarbeitung angehen. Wenn Sie beispielsweise ermitteln, welche Faktoren die Erkennung beschleunigen, können Hypothesen über die Struktur des mentalen Lexikons getestet und seine Architektur enthüllt werden. Darüber hinaus können Leistungsvergleiche über verschiedene Gruppen von Teilnehmern hinweg uns helfen, den Einfluss verschiedener Arten von Spracherfahrungen zu verstehen, oder, im Falle von Alterungs- oder neurodegenerativen Erkrankungen (z. B. Alzheimer-Krankheit), die Rolle Ablehnen.
Einige Faktoren (z. B. die Häufigkeit der Verwendung) haben einen größeren Einfluss auf die Worterkennung als andere Faktoren (z. B. Wortlänge). Mit zunehmendem Alter kann sich die Art und Weise, wie Menschen geschriebene Wörter erkennen, ändern3,4. Jüngere Erwachsene neigen dazu, sich stark auf semantische (bedeutungsbasierte) Aspekte eines Wortes zu verlassen, wie z. B. wie viele Verbindungen (z. B. Bulldogge ) oder abgeleitete Wörter (z. B. Doggy) Aspekte von Form und Bedeutung mit dem Zielwort (in diesem Fall Hund) teilen. Die Worterkennung für ältere Erwachsene scheint stärker von formbasierten Aspekten beeinflusst zu sein, wie z. B. der Häufigkeit, mit der zwei nachfolgende Buchstaben in der Sprache auftreten (z. B. tritt die Buchstabenkombination in englischen Wörtern häufiger auf als die Kombination sk).
Um die Faktoren zu bestimmen, die die Worterkennungsgeschwindigkeit über verschiedene Gruppen hinweg beeinflussen, kann der Forscher bestimmte Variablen im Stimulussatz manipulieren und dann die Leistung dieser Variablen testen, um die Worterkennungsgeschwindigkeit vorherzusagen. Um beispielsweise zu testen, ob die Worterkennung von semantischen oder formbasierten Faktoren gesteuert wird, sollte der Stimulussatz Variablen enthalten, die den Grad der Konnektivität eines Wortes zu seinen semantischen Nachbarn im mentalen Lexikon oder seine Verbindung zu anderen Wörtern widerspiegeln. die einen Teil ihrer Form teilen.
Diese Methode wurde in der aktuellen Studie verwendet, um zu untersuchen, ob die Geschwindigkeit der Worterkennung durch verschiedene Faktoren bei jüngeren und älteren Erwachsenen und bei Personen mit Alzheimer (AD) oder leichter kognitiver Beeinträchtigung (MCI) beeinflusst wird3. Die hier beschriebene Methode basiert auf visueller Worterkennung, kann aber an die akustische Modalität angepasst werden. Einige Variablen, die signifikante Prädiktoren für Reaktionszeiten in einem typischen visuellen lexikalischen Entscheidungsexperiment sind, können jedoch möglicherweise keine Reaktionslatenzen in einer auditiven lexikalischen Entscheidung vorhersagen oder den gegenteiligen Effekt haben. Zum Beispiel hat die phonologische Nachbarschaft den gegenteiligen Effekt über diese beiden Modalitäten5: Wörter mit größeren phonologischen Nachbarschaften zeigen eine erleichternde Wirkung auf die visuelle Worterkennung, führen aber zu längeren Reaktionslatenzen in auditive lexikalische Entscheidung6.
Wortfindungsschwierigkeiten bei älteren Erwachsenen7 wurden im Allgemeinen auf Schwierigkeiten beim Zugang zur phonologischen Wortform zurückgeführt, anstatt auf eine Aufschlüsselung der semantischen Darstellung8. Ad-Forschung hat sich jedoch in erster Linie auf semantische Rückgänge9,10,11,12,13,14konzentriert. Es ist wichtig zu entwirren, wie semantische und orthographische Faktoren die Erkennung von geschriebenen Wörtern im Alter mit und ohne kognitiven Verfall beeinflussen. Der Einfluss von formbezogenen Faktoren ist bei älteren als bei jüngeren Erwachsenen stärker ausgeprägt und bleibt bei Menschen mit MCI oder AD3signifikant. So kann uns diese Methode helfen, Merkmale des mentalen Lexikons in verschiedenen Populationen aufzudecken und Veränderungen in der Organisation des Lexikons mit Alter und Neuropathologie zu identifizieren. Ein Problem bei der Untersuchung von Patienten mit Neuropathologie ist, dass sie Schwierigkeiten beim Zugriff auf aufgabenbezogenes Wissen haben können. Die lexikalische Entscheidungsaufgabe ist jedoch eine einfache Aufgabe ohne Belastung des Arbeitsgedächtnisses oder anderer komplexer kognitiver Fähigkeiten, mit denen viele Patienten Probleme haben. Es wurde als angemessen für AD- und MCI-Populationen angesehen.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>E-Prime</td>
			<td>Psychology Software Tools</td>
			<td>version 2.0.10.356.</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>PC with Windows and Keyboard</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>R</td>
			<td>R Foundation for Statistical Computing</td>
			<td>R Core Team (2018). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL https://www.R-project.org/.</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

lexical decision task for studying written word recognition in adults with and without dementia or mild cognitive impairment

Ältere Erwachsene erkennen visuelle Objekte langsamer als jüngere Erwachsene. Dasselbe gilt für die Erkenntnis, dass eine Buchstabenzeichenfolge ein echtes Wort ist. Menschen mit Alzheimer -Krankheit (AD) oder leichter kognitiver Beeinträchtigung (MCI) zeigen noch längere Reaktionen in schriftlicher Worterkennung als ältere Kontrollen. Trotz der allgemeinen Tendenz zur langsameren Erkennung bei Alterung und neurokognitiven Störungen beeinflussen bestimmte Merkmale von Wörtern die Fähigkeit zur Worterkennung unabhängig von Alter oder Neuropathologie (z. B. die Häufigkeit der Verwendung eines Wortes). Wir stellen hier ein Protokoll zur Untersuchung des Einflusses lexikalischer Merkmale auf die Reaktionszeiten der Worterkennung in einem einfachen lexikalischen Entscheidungsexperiment vor, das jüngeren und älteren Erwachsenen und Menschen mit MCI oder AD verabreicht wird. In diesem Experiment werden die Teilnehmer gebeten, so schnell und genau wie möglich zu entscheiden, ob eine bestimmte Buchstabenzeichenfolge ein tatsächliches Wort ist oder nicht. Wir beschreiben auch Modelle mit gemischten Effekten und die Analyse von Hauptkomponenten, mit denen der Einfluss verschiedener Arten von lexikalischen Variablen oder individuellen Merkmalen der Teilnehmer auf die Worterkennungsgeschwindigkeit erkannt werden kann.

Tabelle 1 zeigt eine Liste der Variablen, die aus drei verschiedenen Quellen (ein Korpus, ein Wörterbuch und Pilottests von Testelementen) erhalten wurden, die als Prädiktoren mit fester Wirkung in die Analyse einbezogen werden. Viele dieser Variablen haben zuvor berichtet, dass sie die Geschwindigkeit der Worterkennung beeinflussen.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td>korpus:</td>
			<td></td>
		</tr>
<tr>
<td>...

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Lexical Decision Task for Studying Written Word Recognition in Adults with and without Dementia or Mild Cognitive Impairment

Dieser Artikel beschreibt, wie man ein einfaches lexikalisches Entscheidungsexperiment implementiert, um die schriftliche Worterkennung bei neurologisch gesunden Teilnehmern und bei Personen mit Demenz und kognitivem Verfall zu bewerten. Wir bieten auch eine detaillierte Beschreibung der Reaktionszeitanalyse mit Hilfe der Hauptkomponentenanalyse (PCA) und der Modellierung gemischter Effekte.

Lexikalische Entscheidungsaufgabe zum Studium der schriftlichen Worterkennung bei Erwachsenen mit und ohne Demenz oder leichte kognitive Beeinträchtigung

Older adults are slower at recognizing visual objects than younger adults. The same is true for recognizing that a letter string is a real word. People ...

Die lexikalische Entscheidungsaufgabe wird verwendet, um die Worterkennungsgeschwindigkeit zu messen. Diese Aufgabe kann Merkmale des mentalen Lexikons aufdecken und wie sich das Lexikon mit dem Altern und mit neurodegenerativen Erkrankungen verändert. Viele Sprachaufgaben erfordern die Koordination der Sprache und andere Aspekte der Kognition.Die lexikalische Entscheidungsaufgabe hängt nicht stark von anderen kognitiven Fähigkeiten ab, die in einigen Populationen, wie z. B. Patienten mit Demenz, beeinträchtigt werden können. Dalia Garcia, unsere Laborleiterin, hilft ihnen dabei, das Verfahren zu demonstrieren. Stellen Sie den Teilnehmer in einem sehnormalen Raum in einem Betrachtungsabstand von etwa 80 Zentimetern vor einen Computermonitor.Wie war die Fahrt? Es war gut. Drücken Sie die linke Taste, wenn das Wort ein echtes Wort ist.Weisen Sie den Teilnehmer an, so schnell und genau wie möglich zu entscheiden, ob die Buchstabenzeichenfolge auf dem Bildschirm ein echtes Wort ist oder nicht, indem Sie eine von zwei entsprechenden Tasten drücken. Beginnen Sie das Experiment mit einer Übungseinheit, die eine kleine Anzahl von Versuchen mit einem Wort umfasst, das horizontal pro Versuch dargestellt wird und einen visuellen Winkel von etwa fünf Grad untergibt. Teilen Sie das Experiment in Blöcke auf und geben Sie kurze Pausen nach der Übungseinheit und zwischen den Blöcken, damit die Teilnehmer ihre Augen ausruhen und Müdigkeit reduzieren können.Als Nächstes beginnen Sie jeden neuen Block mit ein paar Füllstoffelementen von gemeinsamen Substantiven, wie Hund, Schwester oder Jahr, die nicht in die Analyse einbezogen werden. Präsentieren Sie die Elemente in einer zufälligen Reihenfolge. Beginnen Sie jede Versuchsstudie mit einem Fixierungszeichen, das 500 Millisekunden lang in der Mitte des Bildschirms angezeigt wird, gefolgt von einem leeren Bildschirm für weitere 500 Millisekunden.Legen Sie unmittelbar nach dem leeren Bildschirm eine Buchstabenzeichenfolge für 1, 500 Millisekunden oder bis der Teilnehmer antwortet. Schließlich, nachdem eine Antwort gemacht wurde, folgen Sie erneut mit einem leeren Bildschirm, bis 3.000 Millisekunden vom Beginn der Testversion vergangen sind. Beginnen Sie, indem Sie die Ausgabedatei des Präsentationsprogramms öffnen und die Reaktionszeit, gemessen in Millisekunden, für jede Testversion erhalten.Importieren Sie Daten in R, indem Sie z. B. den Lesevorgang verwenden. Tabellenfunktion. Installieren Sie die Pakete lme4 und lmerTest.Fügen Sie Pakete mit der Funktionsbibliothek an oder benötigen Sie. Überprüfen Sie die Notwendigkeit der Transformation mit der boxcox-Funktion, da die Verteilung der Reaktionszeitdaten in der Regel stark verzerrt ist. Transformieren Sie die Reaktionszeitwerte unter Verwendung invertierter transformierter Reaktionszeiten oder binärer Logarithmen von Reaktionszeiten, da diese Transformationen tendenziell mehr normalähnliche Verteilungen für Reaktionszeiten in lexikalischen Entscheidungsexperimenten liefern als rohe Reaktionszeitwerte.Als Nächstes schließen Sie Pseudowort- und Füllstoffversuche sowie falsche Antworten und Auslassungen aus. Schließen Sie Studien mit Reaktionszeiten von mehr als 300 Millisekunden aus, da sie in der Regel darauf hindeuten, dass der Teilnehmer zu spät auf einen vorherigen Stimulus reagiert hat. Erstellen Sie als Nächstes ein grundlegendes modellfür lineare gemischte Effekte, das Reaktionszeiten als Ergebnismaß und Gegenstand und Versuch als Zufallseffekte identifiziert.Fügen Sie die Zufallseffekte hinzu, um zufällige Intercepts für jede der zufälligen Effekte zu schätzen. Fügen Sie erklärende Variablen in einer theoretisch motivierten Reihenfolge hinzu. Fügen Sie beispielsweise die wortbasierte Frequenz als festen Effekt hinzu.Fügen Sie Variablen, z. B. Basis- oder Oberflächenfrequenz, in das Modell mit einer Transformation ein, die zu einer gaussschen Verteilungsform führt. Prüfen Sie mit der anova-Funktion, ob das Hinzufügen der einzelnen Prädiktoren die Vorhersageleistung des Modells im Vergleich zu einem Modell ohne Prädiktor erheblich verbessert hat. Wenn es keinen signifikanten Unterschied in der Anpassung des neuen Modells gegenüber dem einfacheren Modell gibt, wählen Sie das einfachste Modell mit weniger Prädiktoren aus.Überprüfen Sie dann das Akaike-Informationskriterium jedes Modells mithilfe der AIC-Funktion. Niedrigere Werte weisen auf eine bessere Anpassung an die Daten hin. Überprüfen Sie anschließend, ob theoretisch motivierte Interaktionen zwischen Prädiktoren.Fügen Sie beispielsweise einen Begriff der Interaktion hinzu, das Protokoll der Basisfrequenz nach Alter. Fügen Sie dann nach Teilnehmer zufällige Steigungen für Prädiktoren hinzu, indem Sie ein Plus vor dem Variablennamen, dann einen vertikalen Balken und dann subjektieren, da die Reaktionszeiten der Teilnehmer durch ihre individuellen Eigenschaften oder durch die lexikalischen Eigenschaften der Wörter auf unterschiedliche Weise beeinflusst werden könnten. Führen Sie die Analyse für jede Teilnehmergruppe separat aus, oder führen Sie eine Analyse für alle Daten mit Gruppe als Prädiktor für feste Auswirkungen aus, und testen Sie dann eine Interaktion der Gruppe durch signifikante Prädiktoren.Um den Einfluss möglicher Ausreißer zu beseitigen, schließen Sie Datenpunkte mit absoluten standardisierten Residuen über 2,5 Standardabweichungen aus und passen das Modell mit den neuen Daten nach. Schließlich verwenden Sie bei der explorativen datengesteuerten Analyse eine rückwärtsgewandte Regression. Schließen Sie alle Variablen in die erste Analyse ein, und entfernen Sie dann schritt für Schritt nicht signifikante Variablen aus dem Modell.Diese Ergebnisse zeigen, wie sich die Geschwindigkeit der Worterkennung bei jüngeren und älteren Erwachsenen unterscheiden könnte. Nur zwei Hauptkomponenten, PC1 und PC4, waren bei den jungen Erwachsenen signifikant. Drei Komponenten waren signifikante Prädiktoren in den Modellen für ältere Kontrollen, Personen mit leichter kognitiver Beeinträchtigung, und Personen mit Alzheimer-Krankheit.Diese dritte Komponente, PC2, wird so interpretiert, dass sie den Einfluss formbasierter Aspekte eines Wortes auf die Worterkennungsgeschwindigkeit widerspiegelt. Darüber hinaus ergab sich ein interessanter Unterschied zwischen den drei älteren Gruppen. Bildung prognostizierte signifikant Geschwindigkeit der Worterkennung für ältere Kontrollen und Personen mit leichten kognitiven Beeinträchtigung, aber nicht für Personen mit Alzheimer-Krankheit.Diese Methode kann auf andere Arten von Fragen über das mentale Lexikon und auf andere Bevölkerungsgruppen angewendet werden, wie Mehrsprachigkeit und Menschen mit Aphasie.

Research

JoVE Journal

Behavior

The Crossmodal Congruency Task as a Means to Obtain an Objective Behavioral Measure in the Rubber Hand Illusion Paradigm

Die Kongruenz Crossmodale Aufgabe als ein Mittel zum Ziel Behavioral Messen in der Rubber Hand Illusion Paradigm erhalten

The rubber hand illusion (RHI) is a popular experimental paradigm. Participants view touch on an artificial rubber hand while the participants' own hidden ...

Forschung

Verhalten

Uncovering Beat Deafness: Detecting Rhythm Disorders with Synchronized Finger Tapping and Perceptual Timing Tasks

Aufdecken Schlag Taubheit: Entdecken Rhythmusstörungen mit Synchronized Finger Tapping und Wahrnehmungszeit Aufgaben

A set of behavioral tasks for assessing perceptual and sensorimotor timing abilities in the general population (i.e., non-musicians) is presented here ...

Transferring Cognitive Tasks Between Brain Imaging Modalities: Implications for Task Design and Results Interpretation in fMRI Studies

Übertragen kognitiven Aufgaben zwischen Gehirnbildgebende Verfahren: Implikationen für die Aufgabengestaltung und Ergebnisse Interpretation in fMRT-Studien

As cognitive neuroscience methods develop, established experimental tasks are used with emerging brain imaging modalities. Here transferring a paradigm ...

The Attentional Set Shifting Task: A Measure of Cognitive Flexibility in Mice

Die Aufmerksamkeits Set Shifting Aufgabe: Eine Messung der kognitiven Flexibilität bei Mäusen

Cognitive impairment, particularly involving dysfunction of circuitry within the prefrontal cortex (PFC), represents a core feature of many ...

The Emotional Stroop Task: Assessing Cognitive Performance under Exposure to Emotional Content

Die emotionale Stroop Aufgabe: Bewertung der kognitiven Leistung unter Einwirkung von emotionalen Inhalt

The emotional Stroop effect (ESE) is the result of longer naming latencies to ink colors of emotion words than to ink colors of neutral words. The ...

Comparing the Frequency Effect Between the Lexical Decision and Naming Tasks in Chinese

Vergleicht man die Frequenzeffekt zwischen den lexikalischen Entscheidungs ​​und Namens Aufgaben in der chinesischen

In psycholinguistic research, the frequency effect can be one of the indicators for eligible experimental tasks that examine the nature of lexical access. ...

The 4 Mountains Test: A Short Test of Spatial Memory with High Sensitivity for the Diagnosis of Pre-dementia Alzheimer's Disease

Die 4-Berge-Test: Ein kurzer Test des räumlichen Gedächtnisses mit hoher Empfindlichkeit für die Diagnose von Pre-Demenz Alzheimer-Krankheit

This protocol describes the administration of the 4 Mountains Test (4MT), a short test of spatial memory, in which memory for the topographical layout of ...

The "Motor" in Implicit Motor Sequence Learning: A Foot-stepping Serial Reaction Time Task

Der "Motor" in der Kfz-implizite Reihenfolge lernen: ein Fuß-stepping serielle Reaktionszeit Aufgabe

This protocol describes a modified serial reaction time (SRT) task used to study implicit motor sequence learning. Unlike the classic SRT task that ...

A Networked Desktop Virtual Reality Setup for Decision Science and Navigation Experiments with Multiple Participants

Ein vernetzten Desktop-Virtual-Reality-Setup für Entscheidung Wissenschaft und Navigation Experimente mit mehreren Teilnehmern

Investigating the interactions among multiple participants is a challenge for researchers from various disciplines, including the decision sciences and ...

The Unpredictable Chronic Mild Stress Protocol for Inducing Anhedonia in Mice

Das unvorhersehbare milde Dauerstress Protokoll zur Induktion Anhedonie bei Mäusen

Depression is a highly prevalent and debilitating condition, only partially addressed by current pharmacotherapies. The lack of response to treatment by ...