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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Agradecemos a Minna Lehtonen, Tuomo Hénninen, Merja Hallikainen e Hilkka Soininen por su contribución a la recopilación y procesamiento de datos aquí informados. La recopilación de datos fue apoyada por VPH Dementia Research habilitado por el acuerdo de subvención No 601055 de la UE.

El protocolo sigue las directrices del Comité de ética del Distrito Hospitalario de Savo del Norte (IRB00006251).
1. Examen de participantes
<ol><li>Reclutar adultos jóvenes y mayores que tengan una visión normal o corregida a la normal y sean hablantes nativos del idioma probado a menos que el estudio aborde preguntas específicas de investigación con respecto a la adquisición del segundo idioma.</li>
	<li>Para grupos de control saludables, excluya a los participantes que tengan antec...

<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>

Mediante el uso de una tarea de lenguaje simple que no requiere producción del lenguaje, el presente estudio investigó el impacto de varias variables léxicas en el reconocimiento de palabras en adultos jóvenes y mayores neurológicamente sanos, así como en personas con enfermedad de Alzheimer o deterioro cognitivo leve. El rango de edad utilizado para reclutar "adultos mayores" podría depender de los intereses específicos de la investigación; sin embargo, el rango para el grupo de ancianos sanos debe coincidir lo...

Las palabras se almacenan en el léxico mental en una red altamente interconectada. Las conexiones entre las palabras pueden reflejar propiedades compartidas, como la similitud semántica (por ejemplo, perro y gato), la similitud de forma (perro y niebla),o la co-ocurrencia frecuente en el uso del lenguaje común (por ejemplo, perro y gato) correa). Las teorías cognitivas del lenguaje, como la teoría basada en el uso1, argumentan que cada encuentro de una palabra por un usuario del lenguaje tiene un efecto en la representación mental de la palabra. Según la Teoría Ejemplar, la representación de una palabra consiste en muchos ejemplares, que se construyen a partir de tokens individuales de uso del lenguaje y que representan la variabilidad que existe para una categoría determinada. La frecuencia de uso2 afecta a las representaciones en la memoria al contribuir a la fuerza de un ejemplar1.
La velocidad de reconocimiento de palabras puede revelar las características del léxico mental. Un paradigma experimental comúnmente utilizado para medir la velocidad del reconocimiento de palabras es la tarea de decisión léxica. En esta tarea, los participantes se presentan con cadenas de letras en un monitor, una a la vez. Se les indica que decidan lo antes posible si la cadena de letra en la pantalla es una palabra real o no pulsando el botón correspondiente.
Al examinar los tiempos de reacción en busca de palabras reales, los investigadores pueden abordar una serie de preguntas importantes sobre el procesamiento del lenguaje. Por ejemplo, identificar qué factores hacen que el reconocimiento sea más rápido puede probar hipótesis sobre la estructura del léxico mental y revelar su arquitectura. Además, las comparaciones de rendimiento entre diferentes grupos de participantes pueden ayudarnos a comprender la influencia de varios tipos de experiencia del lenguaje, o, en el caso del envejecimiento o enfermedades neurodegenerativas (por ejemplo, la enfermedad de Alzheimer), el papel de la enfermedad de Alzheimer, el papel de la enfermedad cognitiva rechazar.
Algunos factores (por ejemplo, la frecuencia de uso) muestran una mayor influencia en el reconocimiento de palabras que otros factores (por ejemplo, la longitud de la palabra). Con el avance de la edad, la forma en que las personas reconocen las palabras escritas puede cambiar3,4. Los adultos más jóvenes tienden a depender en gran medida de aspectos semánticos (basados en significados) de una palabra, como cuántos compuestos (por ejemplo, bulldog) o palabras derivadas (por ejemplo, perrito)comparten aspectos tanto de forma como de significado con la palabra objetivo (en este caso, perro). El reconocimiento de palabras para adultos mayores parece estar más influenciado por aspectos basados en formas, como la frecuencia con la que dos letras posteriores coexisten en el idioma (por ejemplo, la combinación de letras st ocurre con más frecuencia en palabras en inglés que la combinación sk).
Para determinar los factores que influyen en la velocidad de reconocimiento de palabras en diferentes grupos, el investigador puede manipular ciertas variables en el conjunto de estímulo y luego probar el poder de estas variables para predecir la velocidad de reconocimiento de palabras. Por ejemplo, para probar si el reconocimiento de palabras está impulsado por factores semánticos o basados en la forma, el conjunto de estímulos debe incluir variables que reflejen el grado de conectividad de una palabra con sus vecinos semánticos en el léxico mental o su conectividad con otras palabras que comparten parte de su forma.
Este método se utilizó en el estudio actual para investigar si la velocidad de reconocimiento de palabras está influenciada por diferentes factores en adultos jóvenes y mayores y en individuos con enfermedad de Alzheimer (AD) o deterioro cognitivo leve (MCI)3. El método descrito aquí se basa en el reconocimiento visual de palabras, pero se puede adaptar a la modalidad auditiva. Sin embargo, algunas variables que son predictores significativos de tiempos de reacción en un experimento de decisión léxica visual típico podrían no predecir latencias de respuesta en una decisión léxica auditiva o pueden tener el efecto contrario. Por ejemplo, el barrio fonológico tiene elefecto contrario en estas dos modalidades 5: palabras con barrios fonológicos más grandes exhiben un efecto facilitador en el reconocimiento visual de palabras, pero dan lugar a latencias de respuesta más largas en decisión léxica auditiva6.
Las dificultades para encontrar palabras en los adultos mayores7 se han atribuido generalmente a la dificultad para acceder a la forma de la palabra fonológica en lugar de a un desglose de la representación semántica8. Sin embargo, la investigación ad se ha centrado principalmente en los declives semánticos9,10,11,12,13,14. Es importante desenredar cómo los factores semánticos y ortográficos influyen en el reconocimiento de las palabras escritas en el envejecimiento con y sin deterioro cognitivo. La influencia de los factores relacionados con la forma es más pronunciada en los adultos mayores que en los adultos más jóvenes, y sigue siendo significativa en personas con ICM oAD 3. Por lo tanto, esta metodología puede ayudarnos a descubrir características del léxico mental en diferentes poblaciones e identificar cambios en la organización del léxico con la edad y la neuropatología. Una preocupación cuando se prueba a pacientes con neuropatología es que pueden tener dificultades para acceder a los conocimientos relacionados con las tareas. Sin embargo, la tarea de decisión léxica es una tarea simple sin carga en la memoria de trabajo u otras habilidades cognitivas complejas con las que muchos pacientes exhiben problemas. Se ha considerado apropiado para las poblaciones de AD y 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

Los adultos mayores son más lentos en el reconocimiento de objetos visuales que los adultos más jóvenes. Lo mismo es cierto para reconocer que una cadena de letra es una palabra real. Las personas con enfermedad de Alzheimer (AD) o deterioro cognitivo leve (MCI) demuestran respuestas aún más largas en el reconocimiento de palabras escritas que los controles de ancianos. A pesar de la tendencia general hacia un reconocimiento más lento en el envejecimiento y los trastornos neurocognitivos, ciertas características de las palabras influyen en la velocidad de reconocimiento de palabras independientemente de la edad o la neuropatología (por ejemplo, la frecuencia de uso de una palabra). Presentamos aquí un protocolo para examinar la influencia de las características léxicas en los tiempos de respuesta del reconocimiento de palabras en un simple experimento de decisión léxica administrado a adultos más jóvenes y mayores y personas con MCI o AD. En este experimento, se pide a los participantes que decidan lo más rápido y exactamente posible si una cadena de letra determinada es una palabra real o no. También describimos modelos de efectos mixtos y análisis de componentes principales que se pueden utilizar para detectar la influencia de diferentes tipos de variables léxicas o características individuales de los participantes en la velocidad de reconocimiento de palabras.

La Tabla 1 muestra una lista de variables que se obtuvieron de tres fuentes diferentes (un corpus, un diccionario y pruebas piloto de elementos de prueba) que se incluyen en el análisis como predictores de efecto fijo. Muchas de estas variables se han reportado previamente para afectar la velocidad de reconocimiento de palabras.
<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>Frecue...

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

Este artículo describe cómo implementar un simple experimento de decisión léxica para evaluar el reconocimiento de palabras escritas en participantes neurológicamente sanos y en individuos con demencia y deterioro cognitivo. También proporcionamos una descripción detallada del análisis del tiempo de reacción utilizando el análisis de componentes principales (PCA) y el modelado de efectos mixtos.

Tarea de decisión léxica para el estudio del reconocimiento de palabras escritas en adultos con y sin demencia o deterioro cognitivo leve

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 ...

La tarea de decisión léxica se utiliza para medir la velocidad de reconocimiento de palabras. Esta tarea puede revelar características del léxico mental y cómo el léxico cambia con el envejecimiento y con trastornos neurodegenerativos. Muchas tareas del lenguaje requieren la coordinación del lenguaje y otros aspectos de la cognición.La tarea de decisión léxica no depende en gran medida de otras capacidades cognitivas, que pueden verse comprometidas en algunas poblaciones, como los pacientes con demencia. Ayudar a demostrar el procedimiento será Dalia García, nuestra gerente de laboratorio. Coloque al participante frente a un monitor de computadora a una distancia de visualización de unos 80 centímetros en una habitación normalmente iluminada.¿Cómo estuvo el viaje? Estuvo bien. Pulse el botón izquierdo si la palabra es una palabra real.Indique al participante que decida con la mayor rapidez y precisión posible si la cadena de letra en la pantalla es una palabra real o no pulsando uno de los dos botones correspondientes. Comience el experimento con una sesión de práctica que incluya un pequeño número de ensayos con una palabra presentada horizontalmente por prueba subyigiendo un ángulo visual de unos cinco grados. Divida el experimento en bloques y dé descansos cortos después de la sesión de práctica y entre los bloques para permitir a los participantes descansar los ojos y reducir la fatiga.A continuación, comience cada nuevo bloque con algunos elementos de relleno de sustantivos comunes, como perro, hermana o año, que no se incluirán en el análisis. Presente los elementos en un orden aleatorio. Comience cada prueba de experimento con una marca de fijación que aparece en el centro de la pantalla durante 500 milisegundos seguida de una pantalla en blanco durante otros 500 milisegundos.Inmediatamente después de la pantalla en blanco, presente una cadena de letra durante 1.500 milisegundos o hasta que el participante responda. Finalmente, después de hacer una respuesta, siga de nuevo con una pantalla en blanco hasta que haya pasado 3.000 milisegundos desde el comienzo de la prueba. Comience abriendo el archivo de salida del programa de presentación y obtenga el tiempo de reacción, medido en milisegundos, para cada ensayo.Importe datos a R utilizando, por ejemplo, la lectura. función de tabla. Instale los paquetes lme4 e lmerTest.Adjunte paquetes con la biblioteca de funciones o requiere. Compruebe la necesidad de transformación utilizando la función boxcox, ya que la distribución de los datos de tiempo de reacción suele estar muy sesgada. Transforme los valores de tiempo de reacción utilizando tiempos de reacción transformados invertidos o logaritmos binarios de tiempos de reacción, ya que estas transformaciones tienden a proporcionar distribuciones más normales para los tiempos de reacción en experimentos de decisión léxica que los valores de tiempo de reacción sin procesar.A continuación, excluya las pruebas de pseudo palabra y relleno, así como las respuestas y omisiones incorrectas. Excluir ensayos con tiempos de respuesta superiores a 300 milisegundos porque normalmente indican que el participante fue demasiado tarde respondiendo a un estímulo anterior. A continuación, cree un modelo básico de efectos mixtos lineales que identifique los tiempos de reacción como la medida de resultado y el elemento de asunto y el ensayo como efectos aleatorios.Añadir los efectos aleatorios con el fin de estimar las interceptaciones aleatorias para cada uno de los efectos aleatorios. Agregue variables explicativas en un orden teóricamente motivado. Por ejemplo, agregue frecuencia basada en palabras como efecto fijo.Inserte variables, como la frecuencia base o superficial, en el modelo con una transformación que dé como resultado una forma de distribución más gaussiana. Compruebe con la función anova si la adición de cada predictor mejoró significativamente la potencia predictiva del modelo en comparación con un modelo sin el predictor. Si no hay ninguna diferencia significativa en el ajuste del nuevo modelo sobre el modelo más simple, elija el modelo más simple con menos predictores.A continuación, compruebe el criterio de información de Akaike de cada modelo utilizando la función AIC. Los valores más bajos indican un mejor ajuste para los datos. A continuación, compruebe si hay interacciones teóricamente motivadas entre los predictores.Por ejemplo, agregue un término de interacción, el registro de frecuencia base por edad. A continuación, agregue por participante pendientes aleatorias para los predictores incluyendo uno más antes del nombre de la variable, luego una barra vertical, luego sujeto, porque los tiempos de reacción de los participantes podrían verse afectados por sus características individuales o por las características léxicas de las palabras de diferentes maneras. Ejecute el análisis para cada grupo de participantes por separado o ejecute un análisis en todos los datos con el grupo como un predictor de efectos fijos y, a continuación, pruebe una interacción del grupo por predictores significativos.Para eliminar la influencia de los posibles valores atípicos, excluya los puntos de datos con residuos estandarizados absolutos que superen las desviaciones estándar de 2,5 y vuelva a ajustar el modelo con los nuevos datos. Por último, en el caso del análisis exploratorio basado en datos, utilice una regresión escalonada hacia atrás. Incluya todas las variables en el análisis inicial y, a continuación, elimine las variables no significativas del modelo paso a paso.Estos resultados indican cómo la velocidad de reconocimiento de palabras podría ser diferente para los adultos más jóvenes y los adultos mayores. Sólo dos componentes principales, PC1 y PC4, fueron significativos en los adultos jóvenes. Tres componentes fueron predictores significativos en los modelos para los controles de edad avanzada, individuos con deterioro cognitivo leve, y las personas con la enfermedad de Alzheimer.Este tercer componente, PC2, se interpreta como un reflejo de la influencia de los aspectos basados en la forma de una palabra en la velocidad de reconocimiento de palabras. Además, surgió una diferencia interesante entre los tres grupos de ancianos. La educación predijo significativamente la velocidad del reconocimiento de palabras para los controles de edad avanzada y las personas con deterioro cognitivo leve, pero no para las personas con la enfermedad de Alzheimer.Esta metodología se puede aplicar a otros tipos de preguntas sobre el léxico mental y a otras poblaciones, como las personas con afasia y las personas con afasia.

Research

JoVE Journal

Behavior

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

El Grupo de Congruencia crossmodal como medio para obtener una medida del comportamiento objetivo de la Guía Caucho mano Illusion Paradigm

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

Investigación

Comportamiento

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

El descubrimiento de golpe Sordera: Trastornos Detección de ritmo con los dedos sincronizada Tapping y tareas de sincronización de percepción

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

Transferencia de tareas cognitivas entre el cerebro de imágenes Modalidades: implicaciones para el diseño de tareas y resultados de interpretación en los estudios de resonancia magnética funcional

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

El Grupo atencional Set Shifting: una medida de la flexibilidad cognitiva en ratones

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

La tarea Stroop emocional: Evaluación del desempeño cognitivo bajo la exposición a contenido emocional

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

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

El 4 Montañas de prueba: una prueba corta de la memoria espacial con alta sensibilidad para el diagnóstico de pre-demencia Enfermedad de Alzheimer

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