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CogniFit ist effizienter als konventionelle Computerspiele

Wissenschaftliche Publikation über den Unterschied zwischen einem personalisierten kognitiven Training und Computerspielen.

  • Du kannst die Patienten, die an der Studie teilnehmen, bequem über die Plattform für Forscher verwalten.

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  • Überprüfe und vergleiche die kognitive Evolution der Teilnehmer, um Daten für deine Studien zu erhalten.

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Originalname: Computer-Based, Personalized Cognitive Training versus Classical Computer Games: A rondomized Double-Blind Prospective Trial of Cognitive Stimulation.

Autoren: Chava Peretz1, Amos D. Korczyn2, Evelyn Shatil5, 6, Vered Aharonson4, Smadar Birnboim7 y Nir Giladi3.

  • 1. Department of Epidemiology, Sackler Faculty of Medicine.
  • 2. Sieratzki Chair of Neurology.
  • 3. Department of Neurology, Tel-Aviv Sourasky Medical Center, Sackler Faculty of Medicine, Tel-Aviv University.
  • 4. NexSig Ltd., and Afeka, Tel-Aviv Academic College of Engineering, Tel-Aviv.
  • 5. Department of Psychology and Center for Psychobiological Research, Max Stern Academic College, Emek Yezreel.
  • CogniFit Ltd., Yoqneam
  • Ono Academic College, Kiryat Ono, Israel.

Zeitschrift: Neuroepidemiology (2011), Vol. 36: 91-99.

Diesen Artikel zitieren (APA Format):

  • Peretz, C., Korczyn, A., Shatil, E., Aharonson, V., Birnboim, Giladi, N. (2011). Computer-Based, Personalized Cognitive Training versus Classical Computer Games: A rondomized Double-Blind Prospective Trial of Cognitive Stimulation. Neuroepidemiology, Vol.36, S.91-99.

Ergebnisse der Studie

Das personalisierte kognitive Training von CogniFit hat gezeigt, dass es bei gesunden älteren Menschen effizienter ist als normale Computerspiele zur Verbesserung kognitiver Fähigkeiten. Die Gruppe, die mit CogniFit trainierte, zeigte eine signifikant bessere Leistung in folgenden kognitiven Fähigkeiten: visuell-räumliches Arbeitsgedächtnis (p=0.0001), visuell-räumliches Lernen (p=0.0012) und fokussierte Aufmerksamkeit (p=0.0019).

Zusammenfassung der Studie

Die wissenschaftliche Evidenz weist vermehrt auf die Tatsache hin, dass ein korrektes kognitives Training am Computer vorteilhaft für gesunde ältere Menschen sein kann. Allerdings wird das computerisierte kognitive Training häufig fälschlicherweise mit konventionellen Computerspielen verwechselt. Diese Studie bezweckt, über einen randomisierten Doppelblindversuch herauszufinden, ob es tatsächlich einen Unterschied zwischen dieser kognitiven Trainingsart und konventionellen Computerspielen gibt.

An dieser Studie nahmen 155 gesunde Erwachsene im Alter von 68±7 Jahren teil, die in zwei Gruppen eingeteilt wurden: Eine Gruppe aboslvierte ein personalisiertes, computergestütztes Training mit CogniFit, die andere Gruppe realisierte ein Training mit gewöhnlichen Computerspielen. Am Anfang und nach drei Monaten wurden die kognitiven Fähigkeiten anhand einer neuropsychologischen Batterie bewertet. Um die Unterschiede innerhlab einer Gruppe und zwischen den beiden Gruppen zu messen, wurden Modelle mit gemischten Effekten verwendet.

Die Resultate zeigten, dass beide Gruppen kognitive Fähigkeiten verbessern konnten. Die Gruppe, die das personalisierte kognitive Training von CogniFit absolvierte, konnte jedoch signifikante Verbesserungen in den 8 bewerteten kognitiven Fähigkeiten erzielen, während die andere Gruppe, die mit Computerspielen trainierte, nur 4 kognitive Fähigkeiten verbessern konnte. Beim Vergleich der beiden Gruppen konnte festgestellt werden, dass das kognitive Training von CogniFit bei gesunden älteren Menschen signifikant effektiver als Computerspiele ist.

Kontext

Die kognitive Leistung nimmt normalerweise mit zunehmendem Alter ab, was die Lebensqualität und Unabhängigkeit älterer Menschen stark beeinflusst. Deshalb ist es so wichtig, dass gesunde ältere Menschen, die ihre Unabhängigkeit noch bewahren, die Möglichlichkeit haben, diese trotz der Jahre weiterhin zu behalten.

Wissenschaftliche Studien weisen darauf hin, dass das kognitive Training die kognitiven Fähigkeiten älterer Personen positiv beeinflusst und dass diese Verbesserungen mehrere Jahre spürbar sind. Trotzdem besteht noch eine gewisse Kontroverse über die ökologische Gültigkeit dieser Trainingsart, denn verschiedene Studien sprechen von einer sparsamen Transferenz auf Aktivitäten mit denselben kognitiven Anforderungen (geringe Effektgröße), während andere Forschungen darauf hinweisen, dass die Verbesserungen auch auf andere Bereiche verallgemeinert werden können, auch auf Aktivitäten, die andere kognitive Ansprüche stellen als die trainierten Fähigkeiten.

Trainingsprogramme weisen in der Regel verschiedene Eigenschaften auf: Sie können für Einzelpersonen oder Gruppen erstellt werden oder sich auf bestimmte kognitive Fähigkeiten konzentrieren. Auch die Anzahl, Dauer und Frequenz der Sitzungen kann variieren und die Anwendungsart dieser Programme kann unterschiedlich verlaufen. So können sie beispielsweise durch einen Therapeuten oder über elektronische Geräte erfolgen. Zwar gibt es noch keine allgemeine Übereinstimmung darüber, welche Methoden am effektivsten sind oder in welchen Fällen eine Methode besser als eine andere funktioniert, doch es konnte festgestellt werden, dass personalisierte Programme, die ein sofortiges Feedback geben und sich an die speziellen Bedürfnisse des Einzelnutzers anpassen, meist erfolgreicher sind.

Diese Studie bezweckt deshalb, herauszufinden, ob die Vorteile des personalisierten, computergestützten kognitiven Trainings größer sind als die Vorteile konventioneller Computerspiele oder nicht.

Methodologie

Teilnehmer

Personen mit einem Lebensalter von über 50 Jahren, die zur Ambulanz der Abteilung für Neurologie im Sourasky Medical Center von Tel Aviv kamen, wurden eingeladen, an der Studie teilzuhaben. Die Einschlusskriterien waren: der Wunsch, an der Studie teilzunehmen, die Fähigkeit, das Einwilligungformular zu verstehen und die Möglichkeit zu Hause am Computer zu trainieren. Die Ausschlusskriterien waren: Punktewerte unter 25 bei der MMSE (Mini Mental State Examination), eine Demenzdiagnose nach DSM-IV, Parkinson-Krankheit, schwere Depression und jede andere psychiatrische Störung, die eine Medikation erfordert, sowie andere Störungen, welche die Studie beeinflussen könnten. Es gab jedoch einige Teilnehmer, die den Entschluss fassten, das Training nicht zu absolvieren, deshalb wurden sie ebenfalls von der Studie ausgeschlossen.

Vorgehensweise

Zu diesem Zweck wurde ein randomisierter Doppelblindversuch entwickelt. Die Teilnehmer wurden in die Gruppe des kognitiven Trainings und die Gruppe der Computerspiele aufgeteilt, doch weder Forscher noch Teilnehmer wussten, welcher Gruppe sie angehörten.

Nach der Erfassung der Daten für die Studie können die Resultate jedes Teilnehmers zur Analyse heruntergeladen werden.

Intervention in der Gruppe der Computerspiele

Bei dieser Modalität wurden zwölf klassische Computerspiele verwendet. Die Intervention sollte ähnlich wie bei der Gruppe, die CogniFit verwendete, aufgebaut sein. Deshalb wurde auch hier eine anfängliche Bewertung als Referenz durchgeführt. Danach wurden 24 Sitzungen durchgeführt, jede mit drei verschiedenen Aufgaben ähnlicher Dauer und mit einer ähnlichen Grafik. Der wichtigste Unterschied war, dass sich diese Spiele nicht an das individuelle Niveau des einzelnen Nutzers anpassten.

Statistische Analysen

Die statistischen Analysen wurden durch SPSS 14.0 und SAS 9.2. erstellt. Um die Wirkung des Trainings und die Differenzen der kognitiven Resultate des Vor- und Nachtestes auszuwerten, wurden Modelle mit gemischten Effekten (mit zufälligen und festen Effekten) mit wiederholten Messungen verwendet. Es wurde für die allgemeine Bewertung und für jede kognitive Fähigkeit ein unabhängiges Modell verwendet. Bei den Modellen mit gemischten Effekten war die abhängige Variable die kognitive Bewertung und die unabhängigen Variablen die Zeit, die Gruppe und die Interaktion der beiden.

Es wurden auch allgemeine lineale Modelle verwendet, um die Unterschiede beider Gruppen im Nachtest zu vergleichen. Die abhängige Variable war die Punktzahl im Nachtest, während die unabhängigen Variablen die Gruppe, die anfängliche Punktzahl und die Interaktion zwischen beiden waren.

Ergebnisse und Schlussfolgerungen

Bei den Vergleichen innerhalb der Gruppe konnte beobachtet werden, dass das personalisierte kognitive Training die globale Punktzahl und jede der 8 bewerteten kognitiven Fähigkeiten signifikant verbessern konnte (p<0,05). Mit Computerspielen konnten nur die allgemeine Punktzahl und 4 der 8 kognitiven Fähigkeiten (fokussierte Aufmerksamkeit, Daueraufmerksamkeit, Erkennung und kognitive Flexibilität) verbessert werden.

Die Unterschiede zwischen den Gruppen ergaben eine signifikante Grenzdifferenz (p=0.0817) bei der allgemeinen Punktzahl. Im Vergleich zwischen der Gruppe, die das personalisierte kognitive Training ausführte, und der Gruppe, die nur mit Computerspielen übte, konnte eine deutliche, große Differenz (p<0.0019) bei drei kognitiven Fähigkeiten beobachtet werden: visuell-räumliches Arbeitsgedächtnis, visuell-räumliches Lernen und fokussierte Aufmerksamkeit. Die Interaktion war in den anderen kognitiven Fähigkeiten nicht signifikant, auch wenn dieselbe Tendenz vorhanden war.

Die bescheidene Wirkung der Trainings könnte durch die Intensität oder Dauer des Trainings erklärt werden. Auf jeden Fall waren die Ergebnisse des personalisierten kognitiven Trainings bei 7 von 8 bewerteten kognitiven Fähigkeiten besser als bei Computerspielen. Die Ergebnisse weisen auf die Vorzüge eines computergestützten kognitiven Trainings hin, das sich an die spezifischen Bedürfnisse jedes einzelnen Anwenders anpasst, so wie dies bei CogniFit der Fall ist. Die Ergebnisse bestätigten auch, dass Teilnehmer mit einer anfänglich niedrigen Punktzahl die besten Resultate erzielen konnten, was den Schluss zulässt, dass Personen mit einer kognitiven Beeinträchtigung von dem Training mit CogniFit am meisten profitieren könnten.

Kurz gesagt zeigt die Studie, dass das computergetützte personalisierte kognitive Training von CogniFit bei gesunden älteren Menschen größere Verbesserungen erreichen konnte als konventionelle Computerspiele.

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