Informazioni sui cookie su questa pagina Web

Questo sito utilizza i cookie per migliorare la sua esperienza online. Continuando ad utilizzare questo sito senza modificare le sue preferenze sui cookie, ipotizziamo che accetti il nostro uso dei cookie. Per ottenere maggiori informazioni o modificare le sue preferenze sui cookie, visiti la nostra politica sui cookie.

Accettare
Sccegli la piattaforma e compra
Prova un mese gratuito con 10 licenze.
Per cos é l' account?
Benvenuto su CogniFit! Benvenuto su CogniFit!

Conferma che gli allenamenti e/o le valutazioni sono per uso personale.Stai per creare un account personale. Questo tipo di account è progettato per aiutarti a valutare e allenare le tue capacità cognitive.

Conferma che desideri accedere agli allenamenti e alla valutazioni cognitive per i tuoi pazienti.Creerai un account di gestione del paziente. Questo account è progettato per aiutare i professionisti della salute (medici, psicologi...) alla diagnosi e all'intervento di disturbi cognitivi.

Conferma che vuoi offrire allenamenti e/o valutazioni cognitive ai tuoi amici o familiari. Stai per creare un account di famiglia. Questo account è progettato affinché i tuoi familiari possano avere accesso alle valutazioni e agli allenamenti di Cognifit

Conferma che desideri accedere agli allenamenti e alle valutazioni cognitive per i partecipanti di uno studio di ricerca.Stai per creare un account di ricerca. Questo account è appositamente progettato per aiutare i ricercatori con i loro studi nelle aree cognitive.

Conferma che desideri accedere agli allenamenti e alle valutazioni cognitive per i tuoi alunni.Stai per creare un account di gestione degli alunni.Questo account è progettato per aiutare alla diagnosi e all'intervento dei disturbi cognitivi di bambini e giovani studenti.

loading

Per uso personale (a partire dai 16 anni). I bambini minori di 16 anni possono utilizzare la piattaforma di CogniFit per Famiglie.

Facendo clic su Iscriviti o usando CogniFit, dichiari di aver letto, compreso e accettato i Termini di CogniFit & le Condizioni di Politica di Privacy

corporativelanding_STUDY-FATIGUE-ASSESS-NAVY-PILOTS_social_picture

CogniFit aiuta la Marina degli USA ad aumentare la sicurezza dei suoi piloti.

Pubblicazione scientifica sulla valutazione cognitiva nella affaticamento dei piloti.

Questa pagina è solo informativa. Non vendiamo alcun prodotto che tratti malattie. I prodotti di CogniFit per la cura di malattie si trovano attualmente in processi di convalida. Se sei interessato visita la Piattaforma di ricerca CogniFit
  • Gestisci comodamente i pazienti delle ricerche della piattaforma per ricercatori

  • Valuta ed allena fino a 23 abilità cognitive dei partecipanti al tuo studio

  • Verifica e confronta la valutazione cognitiva dei partecipanti per i dati del tuo studio

Inizia ora
loading

Nome originale: Predicting Individual Differences in Response to Sleep Loss: Application of Current Techniques.

Autori: Joseph F. Chandler1, Richard D. Arnold1, Jeffrey B. Phillips1, Ashley E. Turnmire1.

  • 1. Naval Medical Research Unit.

Rivista: Aviation, Space and Environmental Medicine (2013), vol. 84 (9): 927-937.

Cita questo articolo (formato APA):

  • Chandler, J. F., Arnold, R. D., Phillips, J. B., Turnmire, A. E. (2013). Predicting Individual Differences in Response to Sleep Loss: Application of Current Techniques. Aviat Space Environ Med., vol.84, pp.927-937.

Conclusioni dello studio

CogniFit può misurare variabili molto rilevanti per prevedere il rendimento individuale degli utenti di fronte alla fatica. Ciò può aiutare a ridurre il rischio di incidenti connessi ai voli militari e civili, poiché la fatica è una variabile ricorrente in vari tipi di incidenti.. Includendo alcune variabili, come il Tempo di reazione (p=0.009), la Memoria a breve termine (p=0.023), l'Attenzione divisa (p=0.026) o la Flessibilità cognitiva (p=0.002) nei modelli predittivi, la percentuale della varianza spiegata va dal 13,8% al 35,7%.

Sintesi dello studio

L' affaticamento è uno dei principali fattori che mette a rischio la sicurezza durante il trasporto militare. Ci sono modelli che predicono la risposta all'affaticamento, ma ancora non sono sufficientemente precisi, in quanto non comprendono le differenze individuali in termini di sensibilità alla fatica. Invece, si crede che la capacità predittiva di questi modelli potrebbe migliorare se si realizzassero misure cognitive con strumenti come CogniFit e l'oculometria per contare sulle differenze individuali.

Le diverse variabili cognitive e oculometriche sono state misurate con i partecipanti riposati e ogni 3 ore durante un processo di veglia di 25 ore (in modo da ottenere i punteggi di gruppo e individuali).È stato anche possibile confrontare la prestazione reale con le prestazioni previste. I risultati indicano che, quando si aggiungono queste misure ai modelli preesistenti, sono passati da una spiegazione del 13,8% al 35,7% della varianza . Ciò significa che, utilizzando CogniFit e altre misure per rilevare le differenze individuali, può migliorare notevolmente la previsione delle prestazioni durante la fatica e, quindi, migliorare la sicurezza .

Contesto

L'affaticamento dovuto alla mancanza di sonno è uno dei principali rischi a cui devono far fronte sia il trasporto militare che quello civile, la soluzione a questi problemi sarebbe quella di dormire correttamente e/o ricorrere a farmaci. Tuttavia, a volte questo non è sufficiente. Gran parte di questo si può prevenire attraverso la previsione del rendimento di una persona o misurando direttamente le capacità dell'individuo di agire nel momento adeguato. Questo modello di previsione, invece, se usato solo ha un'efficacia moderata.

Il mancato esito di questo modello può essere dovuto al fatto che gli individui hanno dei ritmi circadiani e una risposta simile di fronte alla fatica.

Pertanto, prevediamo un aumento dell'efficacia del modello predittivo se includiamo misure che tengano conto delle differenze individuali, come le misurazioni cognitive e oculometriche.

Metodologia

Partecipanti

I partecipanti erano 15 volontari del personale militare in servizio attivo (13 uomini e 2 donne, con età media di 24,7 anni e 21,5 anni rispettivamente) del programma Navale a bordo della Navale Aviation Preflight Indoctrination (API) a bordo della Naval Air Station Pensacola. Per partecipare allo studio fu controllato il consumo di alcol, caffeina e tabacco, inoltre dovevano essere esenti da problemi neurologici, psichiatrici o legati al sonno.

Procedimento

Fu applicato un disegno a misure ripetute per conoscere gli effetti della deprivazione del sonno sulle prestazioni cognitive e oculometriche, sia a livello di gruppo che a livello individuale. Prima è stata registrata la linea di base e successivamente furono presi i dati durante la privazione del sonno.

Analisi statistiche

L'analisi è stata effettuata in tre passaggi:

  • Passaggio 1: Una serie di ANOVA fu condotta per ciascuna criterio e variabile predittore misurata in ciascuna prova. Così fu determinato quali variabili mostrarono cambiamenti nel corso del tempo.
  • Passaggio 2: Si realizzò una serie di modelli lineari gerarchici bivariati con effetto fisso e randomizzati con l'obbiettivo di prevedere quando la fatica avrebbe prodotto una resa inferiore e, a sua volta, scoprire differenze non rilevate nell'analisi a livello di gruppo. Fu rilevato un effetto di gruppo (p <0,05) e differenze individuali all'interno di questo effetto complessivo (0 <0,05). Successivamente, fu realizzato un modello lineare gerarchico multivariato per conoscere quali variabili predittore condividevano varianza esplicativa a livello statistico e relazione al livello concettuale.
  • Passaggio 3 : Si realizzò una serie di modelli lineari generali ricavata dalle variabili predittive significative del passaggio precedente. Con questo, si cercava di conoscere la capacità predittiva del modello prendendo in considerazione i fattori cognitivi e oculometrici.

Risultati e conclusioni

Nel Passo 1 dell’analisi dei dati, si ottennero gli effetti del gruppo. Si osservò che ci furono effetti significativi nel tempo di reazione (p=0.009), nella memoria a breve termine (p=0.023), nell’attenzione divisa (p=0.026) e nella flessibilità cognitiva (p=0.002). Con la fatica, si produceva una riduzione del rendimento di queste capacità cognitive, pertanto furono presi in considerazione come variabili predittive nel passo successivo. Nel Passo 2 dell’analisi, si ottennero le differenze individuali attraverso le relazioni significative tra distinte variabili con effetti fissi e aleatori. Nel passo 3aggiungendo le variabili cognitive significative, le previsioni potevano spiegare un 35,7% della varianza.

Questi risultati indicano che aggiungere alcune variabili sensibili alla fatica ai modelli predittivi standard, come quelli misurati da CogniFit, può aiutarci a prevedere con maggiore precisione quando le prestazioni saranno influenzate dalla fatica . Conoscere queste informazioni può essere molto utile per prevenire incidenti e adottare misure precauzionali negli aerei sia in ambito militare che civile.

Inserisci il tuo indirizzo email