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
Description: Watch this Scientific Journal Video about Lexical Decision Task for Studying Written Word Recognition in Adults with and without Dementia or Mild Cognitive Impairment at JoVE.com

Ringraziamo Minna Lehtonen, Tuomo H'nninen, Merja Hallikainen e Hilkka Soininen per il loro contributo alla raccolta e all'elaborazione dei dati riportati qui. La raccolta dei dati è stata supportata da VPH Dementia Research, abilitata dall'ACCORDO di sovvenzione n. 601055 dell'UE.

Il protocollo segue le linee guida del Comitato Etico del Distretto Ospedaliero del Savo Settentrionale (IRB00006251).
1. Screening dei partecipanti
<ol><li>Recluta adulti più giovani e più anziani che hanno una visione normale o corretta-to-normale e sono madrelingua della lingua testata a meno che lo studio non affronti domande specifiche di ricerca riguardanti l'acquisizione della seconda lingua.</li>
	<li>Per gruppi di controllo sani, escludere i partecipanti che hanno una storia di di...

<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. C. <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+phonological+and+orthographic+neighbourhood+density+interact+in+visual+word+recognition.">Effects of phonological and orthographic neighbourhood density interact in visual word recognition.</a> The Quarterly Journal of Experimental Psychology. 58 (6), 981-998 (2005).</li><li>Ossher, L., Flegal, K. E., Lustig, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Everyday+memory+errors+in+older+adults.">Everyday memory errors in older adults.</a> Aging, Neuropsychology, and Cognition. 20, 220-242 (2013).</li><li>Barresi, B. A., Nicholas, M., Connor, L. T., Obler, L. K., Albert, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Semantic+degradation+and+lexical+access+in+age-related+naming+failures.">Semantic degradation and lexical access in age-related naming failures.</a> Aging, Neuropsychology, and Cognition. 7, 169-178 (2000).</li><li>Chertkow, H., Whatmough, C., Saumier, D., Duong, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cognitive+neuroscience+studies+of+semantic+memory+in+Alzheimer's+disease.">Cognitive neuroscience studies of semantic memory in Alzheimer's disease.</a> Progress in Brain Research. 169, 393-407 (2008).</li><li>Cuetos, F., Arce, N., Mart&#237;nez, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Word+recognition+in+Alzheimers&#8217;s+disease:+Effects+of+semantic+degeneration.">Word recognition in Alzheimers&#8217;s disease: Effects of semantic degeneration.</a> Journal of Neuropsychology. 11, 26-39 (2015).</li><li>Stilwell, B. 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. T., Besner, D., Dornick, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Access+to+the+internal+lexicon.">Access to the internal lexicon.</a> Attention and performance, vol. VI. , 535-556 (1977).</li><li>Caselli, N. K., Caselli, M. K., Cohen-Goldberg, A. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Inflected+words+in+production:+Evidence+for+a+morphologically+rich+lexicon.">Inflected words in production: Evidence for a morphologically rich lexicon.</a> The Quarterly Journal of Experimental Psychology. 69, 432-454 (2016).</li><li>Yarkoni, T., Balota, D., Yap, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Moving+beyond+Coltheart&#8217;s+N:+A+new+measure+of+orthographic+similarity.">Moving beyond Coltheart&#8217;s N: A new measure of orthographic similarity.</a> Psychonomic Bulletin &amp; Review. 15 (5), 971-979 (2008).</li><li>Cohen, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Recognition+and+retrieval+of+proper+names:+Age+differences+in+the+fan+effect.">Recognition and retrieval of proper names: Age differences in the fan effect.</a> European Journal of Cognitive Psychology. 2 (3), 193-204 (1990).</li><li>Kemmerer, 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> Cognitive neuroscience of language. , (2015).</li><li>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=.">.</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>

Utilizzando un semplice compito linguistico che non richiede la produzione linguistica, il presente studio ha studiato l'impatto di varie variabili lessicali sul riconoscimento delle parole negli adulti più giovani e anziani neurologicamente sani, nonché nelle persone con malattia di Alzheimer o Mild Cognitive Impairment. La fascia di età utilizzata per reclutare "adulti più anziani" potrebbe dipendere dagli interessi di ricerca specifici; tuttavia, la gamma per il gruppo di anziani sani dovrebbe corrispondere il pi?...

Le parole sono memorizzate nel lessico mentale in una rete altamente interconnessa. Le connessioni tra le parole possono riflettere proprietà condivise, come la somiglianza semantica (ad esempio, cane e gatto), la somiglianza (cane e nebbia)o la co-occorrenza frequente nell'uso comune del linguaggio (ad es. cane e guinzaglio). Teorie cognitive del linguaggio,come la teoria basata sull'uso 1, sostengono che ogni incontro di una parola da parte di un utente linguistico ha un effetto sulla rappresentazione mentale della parola. Secondo la teoria di esempio, la rappresentazione di una parola è costituita da molti esemplari, che sono costruiti da singoli token di uso del linguaggio e che rappresentano la variabilità che esiste per una determinata categoria. La frequenza di utilizzo2 influisce sulle rappresentazioni in memoria contribuendo alla forza di un esempio1.
La velocità di riconoscimento delle parole può rivelare le caratteristiche del lessico mentale. Un paradigma sperimentale comunemente usato per misurare la velocità del riconoscimento delle parole è il compito decisionale lessicale. In questa attività, ai partecipanti vengono presentate stringhe di lettere su un monitor, una alla volta. Essi sono istruiti a decidere il più rapidamente possibile se la stringa di lettera sullo schermo è una parola reale o non premendo il pulsante corrispondente.
Esaminando i tempi di reazione per le parole reali, i ricercatori possono affrontare una serie di domande importanti sull'elaborazione del linguaggio. Ad esempio, identificare quali fattori rendono più veloce il riconoscimento può testare ipotesi sulla struttura del lessico mentale e rivelarne l'architettura. Inoltre, il confronto delle prestazioni tra diversi gruppi di partecipanti può aiutarci a comprendere l'influenza di vari tipi di esperienza linguistica o, nel caso di malattie di invecchiamento o neurodegenerative (ad esempio, il morbo di Alzheimer), il ruolo declino.
Alcuni fattori (ad esempio, la frequenza di utilizzo) hanno un'influenza maggiore sul riconoscimento delle parole rispetto ad altri fattori (ad esempio, la lunghezza delle parole). Con l'avanzare dell'età, il modo in cui le persone riconoscono le parole scritte potrebbe cambiare3,4. Gli adulti più giovani tendono a fare molto affidamento sugli aspetti semantici (basati sul significato) di una parola, come il numero di composti (ad esempio, bulldog)o parole derivate (ad esempio, doggy) condividono aspetti di forma e significato con la parola di destinazione (in questo caso, cane). Il riconoscimento delle parole per gli adulti più anziani sembra essere più influenzato dagli aspetti basati sulla forma, come la frequenza con cui due lettere successive si contraddicono nella lingua (ad esempio, la combinazione di lettere st si verifica più spesso nelle parole inglesi rispetto alla combinazione sk).
Per determinare i fattori che influenzano la velocità di riconoscimento delle parole in diversi gruppi, il ricercatore può manipolare determinate variabili nel set di stimoli e quindi testare la potenza di queste variabili per prevedere la velocità di riconoscimento delle parole. Ad esempio, per verificare se il riconoscimento delle parole è guidato da fattori semantici o basati su form, il set di stimoli deve includere variabili che riflettono il grado di connettività di una parola ai suoi vicini semantici nel lessico mentale o la sua connettività ad altre parole che condividono parte della sua forma.
Questo metodo è stato utilizzato nello studio attuale per studiare se la velocità di riconoscimento delle parole è influenzata da diversi fattori negli adulti più giovani e più anziani e negli individui con malattia di Alzheimer (AD) o lieve danno cognitivo (MCI)3. Il metodo qui descritto si basa sul riconoscimento visivo delle parole, ma può essere adattato alla modalità uditiva. Tuttavia, alcune variabili che sono predittori significativi dei tempi di reazione in un tipico esperimento di decisione lessicale visiva potrebbero non prevedere le latenze di risposta in una decisione lessicale uditiva o possono avere l'effetto opposto. Ad esempio, il quartiere fonologico ha l'effetto opposto su queste due modalità5: le parole con quartieri fonologici più grandi esibiscono un effetto facilitatorivo sul riconoscimento visivo delle parole, ma si traducono in latenze di risposta più lunghe in decisione lessicale uditiva6.
Le difficoltà di ricerca delle parole negli adulti più anziani7 sono state generalmente attribuite alla difficoltà di accesso alla forma di parola fonologica piuttosto che a una ripartizione della rappresentazione semantica8. Tuttavia, la ricerca AD si è concentrata principalmente sui cali semanticidi 9,10,11,12,13,14. È importante districare il modo in cui i fattori semantici e ortografici influenzano il riconoscimento delle parole scritte nell'invecchiamento con e senza declino cognitivo. L'influenza dei fattori legati alla forma è più pronunciata negli adulti più anziani che negli adulti più giovani e rimane significativa nelle persone con MCI o AD3. Così, questa metodologia può aiutarci a scoprire le caratteristiche del lessico mentale tra diverse popolazioni e identificare i cambiamenti nell'organizzazione del lessico con l'età e la neuropatologia. Una preoccupazione quando si testano i pazienti con neuropatologia è che essi possono avere difficoltà ad accedere alle conoscenze relative alle attività. Tuttavia, il compito decisionale lessicale è un compito semplice, senza alcun onere sulla memoria di lavoro o altre abilità cognitive complesse che molti pazienti presentano problemi con. È stato considerato appropriato per le popolazioni di AD e MCI.

<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

Gli adulti più anziani sono più lenti a riconoscere gli oggetti visivi rispetto agli adulti più giovani. Lo stesso vale per riconoscere che una stringa di lettere è una parola reale. Le persone con malattia di Alzheimer (AD) o Mild Cognitive Impairment (MCI) dimostrano risposte ancora più lunghe nel riconoscimento delle parole scritte rispetto ai controlli anziani. Nonostante la tendenza generale verso un riconoscimento più lento nell'invecchiamento e nei disturbi neurocognitivi, alcune caratteristiche delle parole influenzano la velocità di riconoscimento delle parole indipendentemente dall'età o dalla neuropatotologia (ad esempio, la frequenza di utilizzo di una parola). Vi presentiamo qui un protocollo per esaminare l'influenza delle caratteristiche lessicali sui tempi di risposta del riconoscimento delle parole in un semplice esperimento di decisione lessicale somministrato agli adulti più giovani e anziani e alle persone con MCI o AD. In questo esperimento, ai partecipanti viene chiesto di decidere nel modo più rapido e preciso possibile se una determinata stringa di lettera sia o meno una parola reale. Descriviamo anche modelli a effetti misti e analisi dei componenti principali che possono essere utilizzati per rilevare l'influenza di diversi tipi di variabili lessicali o delle singole caratteristiche dei partecipanti sulla velocità di riconoscimento delle parole.

La tabella 1 mostra un elenco di variabili ottenute da tre diverse origini (un corpus, un dizionario e test pilota degli elementi di test) che sono incluse nell'analisi come predittori a effetto fisso. Molte di queste variabili sono state precedentemente segnalate per influenzare la velocità di riconoscimento delle parole.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td>corpus:</td>
			<td></td>
		</tr>
<tr>
<td>Frequenza di...

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

Questo articolo descrive come implementare un semplice esperimento di decisione lessicale per valutare il riconoscimento delle parole scritte nei partecipanti neurologicamente sani e negli individui con demenza e declino cognitivo. Forniamo anche una descrizione dettagliata dell'analisi del tempo di reazione utilizzando l'analisi dei componenti principali (PCA) e la modellazione di effetti misti.

Compito decisionale lessicale per studiare il riconoscimento delle parole scritte negli adulti con e senza demenza o lieve danno cognitivo

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 ...

L'attività decisionale lessicale viene utilizzata per misurare la velocità di riconoscimento delle parole. Questo compito può rivelare le caratteristiche del lessico mentale e come il lessico cambia con l'invecchiamento e con i disturbi neurodegenerativi. Molti compiti linguistici richiedono il coordinamento del linguaggio e di altri aspetti della cognizione.Il compito decisionale lessicale non si basa fortemente su altre abilità cognitive, che possono essere compromesse in alcune popolazioni, come i pazienti con demenza. Ad aiutare a dimostrare la procedura ci sarà Dalia Garcia, la nostra responsabile di laboratorio. Posizionare il partecipante davanti a un monitor del computer a una distanza di visualizzazione di circa 80 centimetri in una stanza normalmente illuminata.Com'è stata la corsa? È stato bello. Premere il pulsante sinistro se la parola è una parola reale.Istruisi il partecipante a decidere nel modo più rapido e accurato possibile se la stringa della lettera sullo schermo è una parola reale o meno premendo uno dei due pulsanti corrispondenti. Iniziate l'esperimento con una sessione di esercitazione che include un piccolo numero di prove con una parola presentata orizzontalmente per prova che sospendono un angolo visivo di circa cinque gradi. Dividi l'esperimento in blocchi e concedi brevi pause dopo la sessione di allenamento e tra i blocchi per consentire ai partecipanti di riposare gli occhi e ridurre l'affaticamento.Quindi, inizia ogni nuovo blocco con alcuni elementi di riempimento di sostantivi comuni, come cane, sorella o anno, che non verranno inclusi nell'analisi. Presentare gli articoli in ordine casuale. Inizia ogni prova dell'esperimento con un segno di fissazione visualizzato al centro dello schermo per 500 millisecondi seguito da uno schermo vuoto per altri 500 millisecondi.Immediatamente dopo la schermata vuota, presentare una stringa di lettera per 1.500 millisecondi o fino a quando il partecipante non risponde. Infine, dopo aver ricevuto una risposta, segui di nuovo con una schermata vuota fino a quando non sono passati 3.000 millisecondi dall'inizio della prova. Iniziare aprendo il file di output del programma di presentazione e ottenere il tempo di reazione, misurato in millisecondi, per ogni prova.Importare dati in R utilizzando, ad esempio, la lettura. funzione tabella. Installare i pacchetti lme4 e lmerTest.Collegare pacchetti con la libreria di funzioni o richiedere. Controllare la necessità di trasformazione utilizzando la funzione boxcox poiché la distribuzione dei dati del tempo di reazione è in genere altamente distorta. Trasforma i valori del tempo di reazione usando tempi di reazione trasformati invertiti o logaritmi binari dei tempi di reazione poiché queste trasformazioni tendono a fornire distribuzioni più normali per i tempi di reazione negli esperimenti decisionali lessicali rispetto ai valori del tempo di reazione grezzo.Quindi, escludi le prove pseudo parola e filler, nonché le risposte e le omissioni errate. Escludere le prove con tempi di risposta più veloci di 300 millisecondi perché in genere indicano che il partecipante era troppo tardi per rispondere a uno stimolo precedente. Successivamente, crea un modello di effetti misti lineari di base che identifichi i tempi di reazione come misura del risultato e l'oggetto soggetto e la prova come effetti casuali.Aggiungi gli effetti casuali per stimare le intercettazioni casuali per ciascuno degli effetti casuali. Aggiungere variabili esplicative in un ordine teoricamente motivato. Ad esempio, aggiungi la frequenza basata sulle parole come effetto fisso.Inserire variabili, ad esempio la frequenza di base o di superficie, nel modello con una trasformazione che si traduce in una forma di distribuzione più gaussiana. Verificare con la funzione anova se l'aggiunta di ogni predittore ha migliorato significativamente la potenza predittiva del modello rispetto a un modello senza il predittore. Se non vi è alcuna differenza significativa nella vestibilità del nuovo modello rispetto al modello più semplice, scegliete il modello più semplice con meno predittori.Controllare quindi il criterio di informazioni Akaike di ogni modello utilizzando la funzione AIC. Valori più bassi indicano una migliore soluzione per i dati. Successivamente, verificare la presenza di interazioni teoricamente motivate tra i predittori.Ad esempio, aggiungi un termine di interazione, il registro della frequenza di base per età. Quindi aggiungi per partecipante pendenze casuali per i predittori includendo un più prima del nome della variabile, quindi una barra verticale, quindi soggetto, perché i tempi di reazione dei partecipanti potrebbero essere influenzati dalle loro caratteristiche individuali o dalle caratteristiche lessicali delle parole in modi diversi. Eseguire l'analisi per ogni gruppo partecipante separatamente o eseguire un'analisi su tutti i dati con il gruppo come predittore ad effetto fisso e quindi testare l'interazione di gruppo da parte di predittori significativi.Al fine di rimuovere l'influenza di possibili valori anomali, escludere i punti dati con residui standardizzati assoluti superiori a 2,5 deviazioni standard e riadattare il modello con i nuovi dati. Infine, nel caso di analisi esplorativa basata sui dati, utilizzare una regressione graduale all'indietro. Includere tutte le variabili nell'analisi iniziale e quindi rimuovere variabili non significative dal modello in modo passo-passo.Questi risultati indicano come la velocità di riconoscimento delle parole potrebbe essere diversa per gli adulti più giovani e gli adulti più anziani. Solo due componenti principali, PC1 e PC4, erano significativi nei giovani adulti. Tre componenti erano predittori significativi nei modelli per i controlli degli anziani, individui con lieve deficit cognitivo e individui con malattia di Alzheimer.Questo terzo componente, PC2, è interpretato come riflesso dell'influenza degli aspetti basati sulla forma di una parola sulla velocità di riconoscimento delle parole. Inoltre, è emersa un'interessante differenza tra i tre gruppi di anziani. L'istruzione prevedeva significativamente la velocità di riconoscimento delle parole per i controlli degli anziani e gli individui con lieve deficit cognitivo, ma non per gli individui con malattia di Alzheimer.Questa metodologia può essere applicata ad altri tipi di domande sul lessico mentale e ad altre popolazioni, come multilingui e persone con afasia.

Research

JoVE Journal

Behavior

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