Как проверить оперативную память (RAM) на ошибки в Windows

Регулярная проверка оперативной памяти на ошибки, позволит обезопасить себя от утери важных данных и других проблем. Ниже мы приведем основные способы проверки ОЗУ встроенными средствами Windows.

Содержание:

1. Симптомы некорректной работы ОЗУ.
2. Проверка оперативной памяти встроенными средствами.
3. Как узнать результаты проверки?

Оперативная память является важным и достаточно надежным компонентом компьютера, от правильности работы которого зависит быстродействие и стабильность системы. К сожалению, с течением времени даже самые надежные компоненты начинают работать со сбоями, что может привести к большим проблемам.

Помимо этого, ОЗУ может давать сбои из-за неправильных драйверов или заражения компьютера вредоносными программами.

Симптомы некорректной работы ОЗУ

Неисправно работающая планка оперативной памяти может вызывать

проблемы во время загрузки системы и в процессе её работы. ОС реагирует на это по-разному, выдавая синий экран с ошибками, уходя в перезагрузку или просто работая с большим замедлением. Если у пользователя наблюдаются подобные симптомы, следует срочно проверить ОЗУ на наличие ошибок.

Проверка оперативной памяти встроенными средствами

В Windows присутствует встроенная утилита, предназначенная для проверки оперативной памяти компьютера. Чтобы запустить данное средство необходимо проследовать следующим шагам:

Шаг 1. Открываем «Панель управления» нажав

ПКМ по кнопке «Пуск».

Шаг 2. В открывшемся окне выбираем режим отображения «Мелкие значки» и переходим в пункт «Администрирование».

Шаг 3. В следующем окне необходимо выбрать «Средство проверки памяти Windows».

Шаг 4. Запускаем средство, выбрав первый пункт.

Шаг 5. Компьютер перезагрузится и вовремя новой загрузки начнется проверка ОЗУ.

В средстве диагностики присутствует несколько режимов работы. Их можно выбирать, если нажать клавишу

F1. Первую проверку лучше пройти в базовом режиме, а последующие проверки выбирать в расширенном режиме, чтобы полностью проверить все ошибки с разными инструментами сканирования.

Как узнать результаты проверки?

Результаты проверки показываются после ее завершения на протяжении короткого промежутка времени, поэтому можно банально пропустить и не узнать результат.

Чтобы посмотреть результаты проверки в Windows, необходимо:

Шаг 1. Нажимаем ПКМ по кнопке «Пуск» и выбираем пункт «Выполнить». В открывшемся окне следует ввести команду

eventvwr.exe и подтвердить действие Enter.

Шаг 2. В открывшемся окне переходим в пункт «Просмотр событий», затем открываем папку «Журналы Windows» и переходим к параметру «Система».

Шаг 3. Кликаем ПКМ по параметру «Система» и выбираем пункт «Найти».

Шаг 4. В открывшейся строке вводим MemoryDiagnostics-Results и нажимаем по кнопке «Искать далее».

Шаг 5. После того, как результат будет найден, закрываем окно поиска, заходим в

MemoryDiagnostics-Results и смотрим результаты. Если проблем с ОЗУ не обнаружено, будет присутствовать следующее окно:

При наличии каких-либо ошибок, их список будет занесен в данное окно.

Стоит отметить, что сбоящая планка ОЗУ практически никогда не подлежит ремонту, поэтому самым верным решением будет её замена. Тем не менее, средство проверки памяти Windows 10 может устранять программные ошибки устройства. Для этого необходимо проверять каждую планку расширенным способом.

Часто задаваемые вопросы

Это сильно зависит от емкости вашего жесткого диска и производительности вашего компьютера. В основном, большинство операций восстановления жесткого диска можно выполнить примерно за 3-12 часов для жесткого диска объемом 1 ТБ в обычных условиях.

Если файл не открывается, это означает, что файл был поврежден или испорчен до восстановления.

Используйте функцию «Предварительного просмотра» для оценки качества восстанавливаемого файла.

Когда вы пытаетесь получить доступ к диску, то получаете сообщение диск «X: \ не доступен». или «Вам нужно отформатировать раздел на диске X:», структура каталога вашего диска может быть повреждена. В большинстве случаев данные, вероятно, все еще остаются доступными. Просто запустите программу для восстановления данных и отсканируйте нужный раздел, чтобы вернуть их.

Пожалуйста, используйте бесплатные версии программ, с которыми вы можете проанализировать носитель и просмотреть файлы, доступные для восстановления.

Сохранить их можно после регистрации программы – повторное сканирование для этого не потребуется.

Проверка памяти — Служба поддержки Blizzard

Обновлен: 3 недели назад

Номер статьи (ID) 31356

Применимо к играм:

Разгон, повреждение или неправильная установка оперативной памяти может вызвать зависания игры, ошибки и неполадки с производительностью, в частности снижение FPS и пропуск кадров. Если вы столкнулись с подобными затруднениями, воспользуйтесь следующими советами, чтобы определить неполадки с памятью.

Если вы обнаружите проблемы с памятью, вам необходимо показать ваш компьютер техническому специалисту, чтобы устранить неполадку с оборудованием.

В Windows есть приложение «Средство диагностики памяти Windows», с помощью которого можно просканировать физическую память компьютера и выявить возможные ошибки.

Использование этой утилиты потребует перезагрузки компьютера, поэтому сохраните все открытые документы.

1. Нажмите комбинацию клавиш Windows + R.
2. В окне «Выполнить» введите mdsched.exe и нажмите Enter
3. Выберите опцию Выполнить перезагрузку и проверку (рекомендуется).
   Примечание: Запишите шаги 4-8, прежде чем продолжить. Ваш компьютер будет перезагружен, и вы не сможете использовать мышь в интерфейсе Средства диагностики памяти Windows.

Ваш компьютер перезагрузится, после чего откроется Средство диагностики памяти Windows и запустится базовая проверка.

4. Нажмите клавишу F1, чтобы остановить базовую проверку и открыть окно Настройки.
5. С помощью стрелок выберите набор тестов Широкий.
6. Нажмите клавишу F10.
7. Как только Средство диагностики памяти Windows завершит работу, запишите отчеты об ошибках.
8. Нажмите клавишу Esc, чтобы выйти из интерфейса утилиты и запустить Windows.

Приложение Диагностика Apple позволяет проверить ваш компьютер на наличие аппаратных проблем. По завершении проверки запишите все перечисленные справочные коды. Список справочных кодов вы найдете в руководстве Справочные коды приложения «Диагностика Apple».

Как проверить оперативную памяти компьютера и ноутбука на Windows 10

Если вы начали замечать нестабильную работу системы, причиной может послужить наличие ошибок в работоспособности оперативной памяти. А чтобы наверняка убедиться, что проблемы именно с ОЗУ, я предлагаю вам использовать следующие способы: с помощью скрытого инструмента, входящего в состав Windows или же сторонней, но более продвинутой и информативной программы, о которых и пойдет речь далее в этой статье.

Алгоритм работы обеих инструментов одинакова: сначала производится запись данных в каждый сектор оперативной памяти повторениями, т.

е. снова и снова. Затем программа считывает и сверяет полученные данные, и если обнаружится хоть одно несовпадение – можно считать, что оперативная память неисправна. А как исправить?

Способ 1: запуск диагностики памяти в Windows 7, 8, 10

Чтобы запустить встроенное в Windows средство проверки памяти, в поисковой строке начните вводить слово «диагностика», и выберите «диагностика проблем оперативной памяти компьютера».

Либо с помощью сочетания клавиш Win+R, в появившемся окне «Выполнить» напечатав команду mdsched.exe и нажав Enter.

После этого, для выполнения теста вам необходимо принять предложение и перезагрузить компьютер:

После перезагрузки откроется экран проверки памяти Windows и начнется тестирование. На этом этапе вам ничего не нужно делать, просто дождитесь окончания сканирования, что займет несколько минут. Если в ходе процесса обнаружатся какие-либо ошибки, в пункте

«состояние» об этом будет написано.

После завершения, компьютер автоматически перезапустится и покажет результаты проверки.

Но! В некоторых случаях, в частности в ОС Windows 10 результат может появится по прошествии некоторого времени или не появится вообще.

Если у вас такая ситуация, результат нужно искать вручную. Для этого щелкните правой кнопкой мыши по меню Пуск и выберите «Просмотр событий». Если у вас Windows 7 нажмите сочетание Win+R, в появившемся диалоговом окне введите eventvwr.msc и нажмите Enter.

Откроется окно, где вам нужно выбрать Журналы Windows > Система и вы увидите список из большого количества событий. Нажмите «Найти» в правой панели.

Введите в поле «MemoryDiagnostic», нажмите Найти далее и вы увидите сведения о результатах.

Способ 2: Программа MemTest86

Если хотите более мощный инструмент проверки памяти, вы можете скачать и использовать MemTest86. Утилита может выполнять широкий спектр разных тестов, в отличие от предыдущего инструмента. Для ваших целей, бесплатной версии MemTest86+ должно быть достаточно (бесплатная версия с плюсиком в конце названия а платная нет). Однако программа активно не развивается и сообщают, что на некоторых новых компьютерах она не работает должным образом.

Обе версии являются автономными и загрузочными. Можно скачать ISO образ с официального сайта (рекомендую) и записать на CD/DVD диск, или же USB образ можете скопировать на флешку. Для этого просто запустите .exe файл (найдите среди файлов, что скачали), и подключите чистую флешку в компьютер. В противном случае все содержимое удалится.

После того как сделаете загрузочный носитель, перезагрузите компьютер и загрузитесь с флешки (предварительно подключив ее в компьютер). После чего, программа автоматически запуститься и начнет процесс сканирования одно за другим, информируя вас об ошибках если они имеются. Процесс будет длится до того, пока вы не решите остановить его, что позволяет проверить, как ведет себя RAM в течение более длительного периода времени. Сведения о любых ошибках будут отображаться на экране. Если хотите завершить тест, просто нажмите клавишу ESC.

В случае, если тесты выявили ошибки — значит RAM неисправна и нуждается в замене. Также вполне возможно, что она не совместима с материнской платой. Попробуйте вытащить планки оперативки, прочистить слоты и контакты самой ОЗУ (еще как вариант попробуйте установить RAM в другие слоты) или же лучше всего купите новый, особенно, если у вас проблема с недостаточной памятью, к тому же на сегодня их цена не высока.

Стоит заметить, что данные советы также применимы при так называемой «ошибке четности» оперативной памяти, которая издает 2 коротких звука при включении компьютера.

После внесения изменений, запустите проверку еще раз, дабы убедиться что проблема не повторяется.

Что нужно проверить, когда возникает высокая память — ASP.NET

• 000Z» data-article-date-source=»ms.date»>07/28/2020
• Чтение занимает 5 мин

В этой статье

В этой статье описаны быстрые моменты, которые необходимо проверить при высокой памяти в Microsoft ASP.NET.

Оригинальная версия продукта:   ASP.NET
Исходный номер КБ:   893660

Эта статья будет начинаться с некоторых распространенных проблем, действий по устранению этих проблем, а также краткого объяснения того, почему эти ситуации могут вызвать проблемы.

ASP.NET Столбец поддержка голосовой поддержки

В столбце Голосовая поддержка в апреле 2005 года мы случайно предоставили ссылку на неправильный файл. Вместо ссылки на скачивание веб-службы мы соединили с XML-файлом, возвращенным веб-службой. Эта ссылка исправлена. Если вы хотите просмотреть статью с правильным файлом, см. в статье Динамические обновления страниц с помощью XMLHTTP.

То, что считается высокой памятью

Очевидно, что этот вопрос зависит от объема и активности определенных приложений. Как правило, высокая память — это когда ASP.NET рабочего процесса (Aspnet_wp.exe) или службы IIS (IIS) памяти (W3wp.exe) постоянно увеличивается и не возвращается на комфортный уровень.

В общем случае в пространстве адресной памяти пользователя с 2 ГБ уровень комфортности не должен быть ниже 600 МБ. После того как уровень памяти будет выше этого комфортного уровня, мы будем делать меньше, чем должно быть. Это поведение может повлиять на другие приложения, работающие в системе.

Важно понимать, что для некоторых приложений требуется больше памяти, чем для других. Если вы превышаете эти ограничения, вы можете добавить больше памяти или добавить другой сервер в свою веб-ферму (или рассмотреть веб-ферму). В этих случаях также рекомендуется профилирование. Это позволяет разработчикам создавать более компактные приложения. В этой статье мы видим ситуацию, в которой вы постоянно видите рост памяти до тех пор, пока сервер не прекратит работу.

Приложение, настроено для отладки

Одна из причин высокой памяти, которую мы видим здесь в Службе поддержки, заключается в том, что у вас есть отладка, трассировка или обе возможности для приложения. Включение отладки и отслеживания является необходимостью при разработке приложения. По умолчанию при создании приложения Visual Studio .NET в файлеWeb.configатрибут:

<compilation
 ...
 debug="true"
 />

или

 <trace
 enabled="true"
 ...
 />

Кроме того, при окончательной сборке приложения убедитесь, что вы делаете это в режиме выпуска, а не в режиме отлаживания. После производства отладка больше не требуется. Это действительно может замедлить производительность и съесть вашу память. Настройка этого атрибута означает изменение нескольких способов обработки приложения.

Сначала компилятор пакетов будет отключен, даже если он заданной в этом compilation элементе. Это означает, что вы создаете сборку для каждой страницы приложения, чтобы вы могли в нее вломиться. Эти сборки могут быть случайным образом разбросаны по пространству памяти, что затрудняет поиск дополнительного пространства для выделения памяти.

executionTimeoutВо-вторых, атрибут <httpRuntime> (Элемент)задан на большое число, переопределив по умолчанию 90 секунд. Это нормально при отладке, так как вы не можете иметь время приложения, пока вы терпеливо шаг через код, чтобы найти ошибки. Тем не менее, это значительный риск в производстве. Это означает, что если у вас есть запрос изгоев по какой-либо причине, он будет держаться за поток и продолжать любое вредное поведение в течение нескольких дней, а не нескольких минут.

Наконец, вы создайте больше файлов в папке ASP.NET файлов. И System.Diagnostics.DebuggableAttribute пространство именSystem.Diagnostics добавляется во все созданные коды, что может привести к ухудшению производительности.

Если вы не получите ничего другого из этой статьи, я надеюсь, что вы получите эту информацию. Оставить включенную отладку — это плохо. Мы слишком часто видим такое поведение, и его так легко изменить. Помните, что его можно установить на уровне страницы. Убедитесь, что все страницы не задают его.

Объединение строк

Существуют приложения, которые строят HTML-выход с помощью серверного кода и просто создав одну большую HTML-строку для отправки в браузер. Это нормально, но если вы строите строку с помощью и concatenation, вы можете не знать, сколько больших строк + & вы строите. Например:

string mystring = "<html>";
mystring = mystring + "<table><tr><td>";
mystring = mystring + "First Cell";
mystring = mystring + "</td></tr></table>";
mystring = mystring + "</html>";

Этот код кажется достаточно безобидным, но вот что вы храним в памяти:

<html>
<html><table><tr><td>
<html><table><tr><td>First Cell
<html><table><tr><td>First Cell</td></tr></table>
<html><table><tr><td>First Cell</td></tr></table></html>

Может показаться, что вы просто храним последнюю строку, но все эти строки хранятся. Вы можете видеть, как он может выйти из-под контроля, особенно при создании большой таблицы, возможно, путем цикла через большой набор записей. Если это то, что вы делаете, используйте наш класс, чтобы вы просто хранили System.Text.StringBuilder одну большую строку. См. в C# visual C# производительность конкатеционных строк

платформа .NET Framework Пакет обновления 1 (SP1)

Если вы еще не платформа .NET Framework sp1, установите этот sp, если у вас возникли проблемы с памятью. Я не буду подробно ходить, но в основном, с SP1 мы теперь делегирование памяти в гораздо более эффективным образом. В принципе, мы относя к крупным объектам по 16 МБ, а не по 64 МБ одновременно. Мы все переехали, и мы все знаем, что мы можем упаковать гораздо больше в машину или грузовик, если мы используем много небольших ящиков, а не несколько больших ящиков. Это идея.

Не бойтесь периодически перерабатывать

По умолчанию мы перерабатываем пулы приложений в IIS каждые 29 часов. Процесс Aspnet_wp.exe будет идти до тех пор, пока вы не завершите задачу, перезапустите IIS или перезапустите компьютер. Это поведение означает, что этот процесс может быть запущен в течение нескольких месяцев. Некоторым приложениям лучше перезапустить рабочий процесс каждые пару дней или около того в удобное время.

Вопросы, которые нужно задать

Предыдущие были все вещи, которые можно быстро исправить. Однако, если у вас возникли проблемы с памятью, задайте себе эти вопросы:

• Использую ли я много крупных объектов? Более 85 000 КБ хранятся в большой кучи объектов.

• Я храню объекты в состоянии Сеанс? Эти объекты будут оставаться в памяти гораздо дольше, чем при использовании и их утилизации.

• Использую ли я Cache объект? Если он используется с умом, это очень полезно для производительности. Но когда он используется неразумно, вы в итоге будете использовать много памяти, которая никогда не будет выпущена.

• Я возвращаю recordsets слишком большой размер для веб-приложения? Никто не хочет смотреть 1000 записей на веб-странице. Необходимо разработать приложение, чтобы за одну поездку не было более 50-100 записей.

Отладка

Я не буду настраивать WinDbg. Но вы можете использовать следующие команды, чтобы узнать, что именно находится в вашей памяти, если вы хотите устранить более сложные проблемы.

!eeheap -gc

Эта команда покажет, сколько у вас управляемой памяти. Если это значение высокое, есть что-то, что строит управляемый код.

!dumpheap -stat

Эта команда будет работать довольно долго, даже часы, если ваша память большая. Но эта команда даст вам список всех объектов, сколько каждого типа и сколько памяти каждый из них использует. (Например, для класса вы StringBuilder увидите много System.String объектов)

После того, как вы нашли объект с большой памятью, копайте дальше, используя следующую команду:

!do <addr>

Вы можете получить адрес объекта, который вы ищете в dumpheap команде.

Мы попытаемся включить дополнительные способы использования этого средства диагностики для определенных ситуаций в этих столбцах. Дайте нам знать, если мы делаем хорошую работу!

Статьи о памяти и производительности

Основы и подсказки по производительности сборщика мусора

Разработка High-Performance ASP.NET приложений

ASP.NET Мониторинг производительности и оповещение администраторов

Повышение производительности и масштабируемости приложений .NET

Как проверить оперативную память на компьютере?

Оперативная память играет важную роль в обеспечении оперативной работы компьютера. Поэтому и «симптомы» глючащих планок весьма разнообразны. Ваш компьютер может медленно работать, зависать без причины, самовольно перезагружаться и даже сделать вид, что он умер.

Но, раз уж вы увидели корень компьютерного зла именно в оперативной памяти, то не спешите засорять систему различными скачиваемыми утилитами и не лезьте раньше времени в штатные средства диагностики Windows. Первичную проверку работоспособности памяти можно провести своими собственными руками. Рассмотрим все по порядку.

Этап 1. Осмотр системного блока

Описанная ниже манипуляция в принципе может быть проведена любым человеком, даже шаманом племени мумба-юмба, но мы все же не рекомендуем лезть внутрь системного блока людям, которым черная кошка с пустыми ведрами дорогу перешла. Для начала хоть в интернете посмотрите фотки внутренностей компьютеров.

Итак, выключаем компьютер, открываем системный блок и ищем планку оперативной памяти. Обычно она находится в правом верхнем углу материнской платы.

Если планок у вас несколько, ты для начала вы можете просто вынуть одну из них и дать компьютеру поработать с одной, а затем с другой — таким способом можно по отдельности проверить работоспособность каждой из планок памяти.

В случае если ваш железный друг начинает плохо себя вести, только на одной планке – поздравляю – вы нашли причину всех бед. Вполне возможно, что один из модулей вашей оперативной памяти неисправен.

Этап 2. Проверка контактов и пыли

Если же изменений не было замечено, переходите ко второй фазе: проверьте контакты модулей памяти на предмет наличия пыли или налета. Звучит несерьезно, но, поверьте, именно эта мелочь может вас очень огорчить. Однажды у моего знакомого умер компьютер, причем весьма серьезно умер – дело было не только в слетевшей операционной системе – не загружался БИОС, не было даже сигналов пищалки при загрузке. Все выглядело так, как будто материнская плата приказала долго жить. С тяжелым сердцем отнеся своего железного друга в сервис, он просто очумел когда мастер за десять секунд оживил его просто вынув и почистив от пыли модули оперативной памяти. Подлый цифровой лентяй после этого начал работать как новенький!

Вам может показаться, что это история с хэппи-эндом, но это только до тех пор, пока вы не увидите счет за предоставленную услугу. Поэтому, друзья мои, прежде чем паниковать, всегда протирайте планки от пыли!

Несмотря на то, что мы живем в 21 веке, лучше все-таки упомянуть, что модули памяти вынимать можно только при выключенном компьютере, а протирать их мягкой СУХОЙ кисточкой.

Этап 3. Диагностика средствами Windows

В операционную систему Windows встроено простое донельзя средство диагностики, которое способно быстро выявить возможные ошибки оперативной памяти. То есть, для этой процедуры не требуется никакая специальная программа — все уже встроено в саму операционную систему.

Чтобы запустить его просто откройте меню «Выполнить\RUN» в меню «Пуск» или воспользуйтесь горячими клавишами CTRL + R:

В открывшемся окне напечатайте «mdsched».

Эта команда запустит штатное средство диагностики. Вся процедура проверки состоит из двух прогонов и занимает около 10 минут. По завершению сканирования, утилита выдаст вам подробнейший отчет о найденных неполадках.

Если Ваш компьютер в порядке, то можно перейти к решению других задач. Например, задуматься о разделении жесткого диска.

За обновлениями нашего сайта можно следить в Вконтакте, Facebook, Twitter, Одноклассники или Google+, а также предлагаем подписаться на них по email.

Как проверить память Mac на наличие проблем

Оперативная память (RAM) является жизненно важным компонентом любого компьютера. Когда вы запускаете приложение на своем Mac, ему требуется часть доступной памяти для запуска. Серьезные проблемы могут возникнуть, если есть проблемы с памятью вашего компьютера.

Сегодня мы рассмотрим, как узнать, сколько у вас памяти, как она используется и как вы можете выполнить тщательное тестирование, чтобы убедиться, что она работает правильно. Если вы недавно установили новую флеш-память и у вас возникли проблемы, тестирование является важной частью для устранения проблемы.

Узнайте, сколько у вас памяти

Чтобы узнать, сколько памяти имеет ваш Mac, нажмите на яблоко логотип в верхнем левом углу экрана и выберите Об этом Mac. На обзор вкладка, объем памяти В этой строке указывается объем ОЗУ в ГБ, скорость ОЗУ в МГц и генерация двойной скорости передачи данных (DDR), которую вы используете в данный момент.

Это важно, если вы намереваетесь добавить больше оперативной памяти на свой компьютер, поскольку вы хотите сопоставить существующую оперативную память с любой, которую вы устанавливаете. Это в основном совет для владельцев iMac и старых MacBook, поскольку оперативная память на новых ноутбуках Apple припаяна к материнской плате.

Нажмите Системный отчет и перейдите к объем памяти раздел, чтобы узнать еще больше информации. Здесь вы можете увидеть, сколько стоек оперативной памяти вы установили, что является еще одной важной информацией, которую следует иметь в виду, если вы хотите обновить. macOS также предоставит вам отчет о текущем состоянии вашей памяти (хотя вам потребуется дополнительное тестирование для выявления проблем).

Узнайте, что использует вашу память

Activity Monitor — небольшое приложение, которое живет в вашем Приложения> Утилиты папка (запустите ее с помощью Spotlight

), который предоставляет информацию о том, что в настоящее время работает на вашем компьютере. Вы также можете использовать его, чтобы узнать, какие приложения используют доступную память и сколько они используют.

Запустите Activity Monitor, затем нажмите на объем памяти Вкладка. Сортировать объем памяти столбец в порядке убывания (будет показана стрелка, указывающая вниз), чтобы увидеть процессы, которые используют больше всего памяти в верхней части. Если вы видите «kernel_task», использующий много памяти, то операционная система работает в фоновом режиме.

Вы можете убить любые процессы, выбрав его, а затем нажав на Икс в верхней части окна. Имейте в виду, что это закроет соответствующую вкладку приложения или браузера. Чтобы избежать потери данных, закройте приложение, как обычно, или выбрав его и используя Cmd + Q ярлык.

Внизу этого экрана вы увидите сводную информацию об общем объеме вашей памяти, объеме, который вы используете в данный момент, и график, показывающий «нагрузку» на память с течением времени. Попробуйте открыть несколько приложений, чтобы увидеть, как они влияют на производительность.

Узнайте симптомы неисправной памяти

Есть несколько характерных признаков того, что ваша память может работать неправильно. Остерегайтесь любой из этих проблем:

• Приложения неожиданно рушатся, чаще, чем раньше.
• Ваша операционная система зависает или перезагружается без предупреждения.
• Низкая производительность означает, что чем дольше вы используете компьютер, тем медленнее работает ваш компьютер.
• Файлы и настройки легко повреждаются.
• Проблемы возникают даже после переустановки macOS

  ,

• Проблемы с загрузкой, включая три звуковых сигнала при запуске.

Лучший способ проверить память вашего Mac на наличие проблем — это выполнить тестирование памяти при минимальном ее использовании. Поскольку операционная система в фоновом режиме использует немного оперативной памяти, рекомендуется тестировать память, загружаясь в облегченную среду тестирования.

Сегодня мы рассмотрим два метода тестирования: собственный набор пользовательских диагностических средств от Apple

и сторонний инструмент под названием MemTest86.

Проверьте свою память с помощью Apple Diagnostics

Тестировать вашу оперативную память с помощью пользовательских диагностических инструментов Apple очень просто. Просто перезагрузите ваш Mac, затем нажмите и удерживайте D как только он перезапустится. Если вы сделали это правильно, ваш компьютер будет загружен в Apple Diagnostics или Apple Hardware Test, в зависимости от возраста вашего компьютера.

Следуйте инструкциям и дайте тесту пройти. Это может занять некоторое время, особенно на старых компьютерах. Когда вы закончите, вы должны увидеть отчет с кратким обзором обнаруженных проблем. К сожалению, тест покажет только, были ли обнаружены проблемы. Вы не сможете определить, какая карта ОЗУ неисправна.

Проблемы с запуском теста? Удерживая Вариант + D при запуске запустит этот тест из интернета. Сбор необходимых файлов займет больше времени, но он должен работать так же хорошо, как только загрузка завершится.

Проверьте свою память с помощью MemTest86

Если вы хотите узнать больше о любых проблемах, обнаруженных Apple, в диагностике, или вы хотите провести еще один тест для спокойствия, MemTest86 — один из лучших инструментов для этой работы. Есть несколько инструментов тестирования памяти, которые используют похожие имена, но MemTest86 по-прежнему регулярно поддерживается и обновляется.

Чтобы протестировать вашу машину, вам нужно создать загрузочный USB-накопитель.

из которого запустить тест. Первый шаг — найти подходящий USB-накопитель и убедиться, что там нет важных файлов, так как весь диск будет удален. Вставьте USB-накопитель в свободный порт.

Теперь загрузите бесплатный инструмент создания дисков Etcher, смонтируйте DMG и установите его в папку «Приложения». Перейдите на страницу загрузок MemTest86 и возьмите Образ для создания загрузочного USB-накопителя под Linux / Mac Загрузки.

После загрузки MemTest86 распакуйте архив и запустите Etcher. Нажмите Выберите изображение, перейдите к извлеченному архиву, который вы ранее скачали, и выберите MemTest-usb.img файл. Теперь нажмите Выберите диск и выберите USB-накопитель, который вы хотите использовать. Когда вы будете готовы, нажмите Вспышка! и дождитесь завершения процесса.

Затем выключите Mac, который вы хотите протестировать, и вставьте только что созданный USB-накопитель. Нажмите и удерживайте вариант ключ и включите ваш Mac. При появлении запроса выберите внешний накопитель, который вы создали (он может отображаться как EFI Boot), нажав на стрелку, чтобы загрузить MemTest. Не выбирай Macintosh HD, так как это твой внутренний диск.

Подождите, пока MemTest86 инициализируется. Тестирование должно начаться после короткой паузы, но если это не так, выберите конфиг затем Начать тест. Дайте время для завершения теста; На нашей тестовой машине это заняло около 40 минут. В конце вы получите сводку и возможность сохранить отчет на USB-накопителе в формате HTML.

Сохраните отчет, если найдете что-то необычное, и используйте его, чтобы обратиться за помощью.

на досках объявлений, таких как сообщества поддержки Apple, или от технического специалиста.

Освободите дисковое пространство на вашем Mac

Некоторые люди используют «память» как универсальный термин для обозначения свободного места, но macOS специально называет это «хранилищем». Вы можете найти более подробную информацию об этом, нажав яблоко логотип, выбор Об этом Mac, затем нажмите на Место хранения Вкладка.

Не забудьте попробовать некоторые из наших рекомендуемых бесплатных инструментов, чтобы проверить, сколько свободного места у вас на вашем Mac

и средства, чтобы создать как можно больше свободного места.

Как в AIDA64 проверить оперативную память

Оперативная память (ОЗУ) – представляет собой временное хранилище для выполняемых бинарных кодов, которые обрабатываются ЦП. Когда пользователь запускает определенную программу, данные отправляются в ОЗУ. Это ускоряет работу, ведь скорость обмена данными с оперативкой гораздо больше, чем скорость чтения жесткого диска либо флэшки.

Прежде, чем проверять оперативную память, разберитесь в эксплуатационных параметрах. Выделяются такие характеристики оперативной памяти:

• Тип. В современных компьютерах используются ОЗУ DDR3, DDR4. В нетбуки, ноутбуки устанавливается оперативная память, которая дополнительно промаркирована приставкой SO-DIMM.
• Объем. Выпускаемые ОЗУ имеют объем от 2 гигабайт. Недорогие персональные компьютеры оснащаются модулями до 8 гигабайт. Игровые, предназначенные для профессионального использования компьютеры оборудованы ОЗУ от 16 гигабайт.
• Частота. Под частотой оперативной памяти имеется в виду пропускная способность модуля. В современных персональных компьютерах показатель равен минимум 1333 мегагерцам. Чем больше частота, тем больше информации передается в секунду.
• Тайминг оперативной памяти. Указывает на время задержки между переходами по элементам оперативки. Чем ниже показатель, тем выше скорость работы ОЗУ.
• Напряжение. ОЗУ работают на напряжении 1.5 Вт. Оборудование с приставкой SO-DIMM работает на более низком напряжении.

Для чего может потребоваться проверка характеристик ОЗУ, как правильно ее провести

Посмотреть параметры оперативной памяти пользователи желают, чтобы заменить модуль на другой. Тестировать оперативную через AIDA64 хорошо тем, что можно не платить за услуги специалистов. Все можно сделать самостоятельно. Посредством АИДА64 можно, к примеру, узнать, может ли оперативная память работать в двухканальном режиме. В двухканальном режиме оперативная память может работать, если располагает четным количеством DIMM-модулей.

AIDA64 дает возможность пользователю получить информацию об ОЗУ. Алгоритм, по которому выполняется проверка оперативной памяти в AIDA64, следующий:

1. Запуск AIDA64.
2. Выбор пункта «Системная плата».
3. Переход в раздел «Память». Здесь можно получить информацию о размере ОЗУ, проценте ее занятости.
4. Переход в раздел «SPD». Здесь можно узнать частоту оперативной памяти.

Лучше не доводить дело до возникновения необходимости смены ОЗУ. Если ОЗУ все же нужно заменять, запустите AIDA64, зайдите в раздел «Сервис», выберите пункт «Тайминг DRAM». В данном разделе можно посмотреть текущий тайминг оперативной памяти. Кроме того, тут показываются характеристики шины матплаты. На основе полученной информации возможно решить, какую оперативку купить, чтобы она подошла к компьютеру и матплата ее «увидела».

Другие способы проверки параметров оборудования

Если вы не желаете скачивать AIDA 64, откройте корпус ПК, вытащите установленную в него ОЗУ для проверки. Открыть корпус несложно, нужно открутить 4-5 винтов с расположенной сзади панели. Открывать корпус можно только при выключенном оборудовании, отсоединенном кабеле питания.

Как вы понимаете, смотреть частоту оперативной памяти и другие параметры гораздо проще через программу AIDA 64. Просто запустить АИДА 64 на ПК и провести тест компьютерной оперативной памяти легче, чем откручивать винты, вытаскивать модуль ОЗУ, пытаться разглядеть на нем значения интересующих вас показателей.

Кроме того, при открытии корпуса есть вероятность того, что произойдет поломка оборудования из-за статического электрозаряда. Если заряд попадет на жесткий диск либо матплату, компьютер вряд ли получится включить, ни о какой работоспособности не может быть и речи.

Средствами ОС «Виндовс» проверить частоту оперативной памяти не получится. Все, что можно – это узнать объем. Для этого нужно зайти в меню «Пуск», выбрать пункт «Компьютер» и, щелкнув ПКМ, нажать на пункт «Свойства». Также можно перейти в «Проводник», выбрать пункт «Компьютер», нажать на расположенную сверху кнопку «Свойства системы». Если требуется получить специфическую информацию, к примеру, узнать тайминг оперативной памяти, без скачивания АИДА 64 не обойтись.

Определение максимально возможного объема ОЗУ

Узнать, какой максимальный объем оперативки поддерживает компьютерная материнская плата, можно следующим образом:

1. Запуск АИДА64.
2. Нажатие на расположенную слева клавишу «Системная плата».
3. Выбор пункта «Чипсет».
4. Выбор пункта «Северный мост».

В нижней части экрана будут показаны данные о поддерживаемых типах ОЗУ. Кроме того, там возможно посмотреть, какой максимальный объем оперативки поддерживает матплата персонального компьютера либо нетбука.

Программа АИДА64 – наиболее простой на сегодня способ узнать эксплуатационные показатели оперативки. Другие программы показывают лишь некоторые характеристики модулей ОЗУ, тогда как AIDA64 позволяет узнать любые характеристики, вплоть до тайминга, пропускной способности.

Видео

Как проверить компьютер с Windows 10 на наличие проблем с памятью

В Windows 10, если приложения продолжают падать или работают очень медленно, или вы испытываете странные вещи, такие как случайные перезагрузки, зависания или внезапные синие экраны смерти (BSOD), может быть трудно определить корень проблемы, потому что это может быть проблема, связанная с программным или аппаратным обеспечением.

Однако обычно память — это первое, что нужно проверить. Это связано с тем, что если проблема связана с одним из модулей, вам необходимо быстро решить проблему, поскольку это не только приводит к неправильной работе вашего компьютера, но и плохой модуль памяти может также повредить файлы, что не очень хорошо. вещь.

Несмотря на то, что есть ряд инструментов, которые вы можете загрузить из Интернета, Windows 10 включает в себя собственный инструмент диагностики памяти Windows, чтобы проверить, есть ли у вашего компьютера проблемы с памятью.

VPN-предложения: пожизненная лицензия за 16 долларов, ежемесячные планы за 1 доллар и более

В этом руководстве по Windows 10 мы расскажем, как использовать средство диагностики памяти Windows, чтобы определить, есть ли у вас неисправная карта памяти.

Как диагностировать проблемы с памятью в Windows 10

Для выполнения этих действий необходимо перезагрузить компьютер, поэтому обязательно сохраните все файлы, которые могут быть открыты, и закройте все запущенные приложения, прежде чем продолжить.Вот и:

1. Открыть панель управления .
2. Щелкните Система и безопасность .

3. Щелкните Администрирование .

4. Дважды щелкните ярлык Windows Memory Diagnostic .

   • Быстрый совет: Вы также можете использовать сочетание клавиш Windows + R , введите mdsched.exe и нажмите OK , чтобы запустить инструмент.

5. Нажмите Перезагрузить сейчас и проверьте опцию . (Инструмент также предлагает возможность запланировать тест при следующей перезагрузке, если вы не можете позволить себе закрыть свои приложения и немедленно перезапустить его.)

После перезагрузки компьютера он запустится в среде диагностики памяти Windows, и тесты сразу же начнут работать в режиме Standard . В этом режиме инструмент будет запускать все проверки, доступные в базовом режиме, в дополнение к тестам LRAND, Stride6 (включен кеш), CHCKR3, WMATS + и WINVC.

Вы можете просто позволить стандартному режиму проверить память вашего компьютера или нажать клавишу F1 в любое время, чтобы открыть страницу диагностики памяти Windows и изменить параметры сканирования.

На странице параметров вы можете изменить режим сканирования на Basic , который запускает тесты MATS +, INVC и SCHCKR (с включенным кешем).

Или вы также можете выбрать режим Extended , который включает все тесты, доступные в стандартном режиме, плюс MATS + (кэш отключен), Stride38, WSCHCKR, WStride-6, CHCKR4, WCHCKR3, ERAND, Stride6 (кэш отключен) и CHCKR8 .

При необходимости вы можете перемещаться по различным параметрам с помощью клавиши TAB для изменения настроек кеша. Если вы отключите кеш, это позволит инструменту напрямую обращаться к данным в ОЗУ, что гарантирует полное тестирование. Кроме того, вы также можете установить количество повторов сканирования для проверки модулей памяти вашей системы.

После того, как вы закончите выбор параметров, просто нажмите клавишу F10 , чтобы вернуться на главную страницу, и сканирование автоматически перезапустится.

Проверка результатов испытаний

Хотя вы можете видеть статус во время процесса сканирования, как только тест завершится, ваш компьютер автоматически перезагрузится, и вам нужно будет использовать средство просмотра событий, чтобы увидеть результаты теста, чтобы узнать, есть ли у вас неисправный модуль RAM.

1. Открыть Старт .
2. Найдите eventvwr.exe и нажмите Введите , чтобы открыть Event Viewer .
3. Разверните папку Журналы Windows .

4. Щелкните правой кнопкой мыши Система и выберите Найдите .

5. Введите MemoryDiagnostics-Results и нажмите кнопку Найти следующий .

6. Закройте диалоговое окно Найти .

7. В средстве просмотра событий дважды щелкните источник MemoryDiagnostics-Results и просмотрите сообщение. Если в результате отображается «Программа диагностики памяти Windows проверила память компьютера и не обнаружила ошибок», , то вы можете выбросить память как корень проблемы.

Если результат показывает одну или несколько ошибок, вы можете попробовать запустить расширенный тест памяти и перепроверить результаты. Если вы продолжаете видеть хотя бы одну ошибку, вероятно, возникла проблема с одним из модулей ОЗУ, и его, возможно, необходимо заменить.

Иногда, когда тест не проходит, инструмент может указать, в каком модуле возникла проблема с результатами. Однако, если он не может предоставить эту информацию, вам может потребоваться удалить и проверить каждый модуль памяти, пока не обнаружите тот, который неисправен.

Хотя в данном руководстве мы сосредоточили внимание на Windows 10, средство диагностики памяти Windows доступно уже много лет, а это значит, что вы также можете использовать его в предыдущих версиях, включая Windows 8.1 и Windows 7.

Дополнительные ресурсы по Windows 10

Чтобы получить дополнительные полезные статьи, статьи и ответы на распространенные вопросы о Windows 10, посетите следующие ресурсы:

Как запустить средство диагностики памяти Windows в Windows 11/10

Windows 11/10 имеет средство диагностики памяти , которое вы можете использовать для проверки возможных проблем с памятью, включая тестирование оперативной памяти (ОЗУ) на вашем компьютере .

Средство диагностики памяти Windows

Если Windows 11/10/8/7 / Vista обнаружит возможную проблему с памятью, вы получите уведомление. Щелкните уведомление, чтобы открыть его. Если вы хотите запустить средство диагностики памяти Windows по запросу, сделайте следующее:

1. Откройте панель управления и введите « memory » в строке поиска. Нажмите «Диагностика проблем с памятью компьютера», чтобы открыть его.
2. В качестве альтернативы вы также можете ввести « mdsched » в поле «Начать поиск» и нажать Enter, чтобы открыть его.
3. Выберите один из двух вариантов, когда запускать средство диагностики памяти.
4. Вы можете перезагрузить сейчас и проверить наличие проблем
5. Или вы можете выбрать Проверить наличие проблем при следующем запуске компьютера.

Если вы решили перезагрузить компьютер и немедленно запустить инструмент, убедитесь, что вы сохранили свою работу и закроете все запущенные программы. Средство диагностики памяти запустится автоматически при перезапуске Windows.

Будет выполнено два тестовых прохода.

Дополнительные параметры для запуска средства диагностики памяти:

Для большинства пользователей рекомендуется разрешить автоматический запуск средства диагностики памяти. Однако опытные пользователи могут захотеть изменить настройки инструмента. Когда запустится средство диагностики памяти, нажмите F1.

Вы можете отрегулировать следующие настройки:

• Тестовая смесь. Выберите тип теста, который вы хотите запустить: базовый, стандартный или расширенный. Варианты выбора описаны в инструменте.
• Кэш. Выберите настройку кеша для каждого теста: По умолчанию, Вкл или Выкл.
• Счетчик проходов. Введите количество раз, которое вы хотите повторить тест.

По умолчанию — Standard , и он включает все базовые тесты, а также LRAND, Stride6, WMATS +, WINVC и т. Д.

Тест Basic охватывает MATS +, INVC и SCHCKR.

Тест Advanced включает все базовые и стандартные тесты, а также Stride38, WSCHKA, WStride-6, CHCKR4, WCHCKR3, ERAND, Stride6, CHCKR8 и т. Д.

Если вы измените параметры, нажмите F10, чтобы сохранить и запустить тест.

В противном случае вы можете нажать Esc, чтобы продолжить выполнение теста по умолчанию.

Средству может потребоваться несколько минут для завершения проверки памяти вашего компьютера.

Чтение : Средство диагностики памяти Windows зависло?

По завершении теста Windows автоматически перезагрузится. Если инструмент обнаруживает ошибки, вам следует обратиться к производителю компьютера за информацией об их устранении, поскольку ошибки памяти обычно указывают на проблему с микросхемами памяти в вашем компьютере или другую проблему с оборудованием.

Вы также можете попробовать расширенную диагностику памяти в Windows с помощью Memtest86 + и, возможно, попробовать еще несколько бесплатных программ для стресс-тестов ПК.

СОВЕТ : См. Этот пост, если вы получили сообщение «Только часть запроса ReadProcessMemory или WriteProcessMemory была завершена».

Как проверить поврежденную память и оперативную память | Small Business

Память — это часть вашего компьютера, в которой хранятся данные, готовые к быстрому доступу. Если память вашего ПК повреждена, у вас гораздо больше шансов на сбой вашего компьютера, потому что он ожидает доступа к этим данным и не может этого сделать.Результатом может быть то, что ваш компьютер не запускается должным образом или появление ужасного сообщения об ошибке «Синий экран смерти». Проверить наличие неисправной памяти можно через саму Windows или с помощью бесплатных независимых приложений.

Безопасный режим

Если симптом, который заставляет вас подозревать неисправную память, заключается в том, что ваш компьютер изо всех сил пытается загрузиться, вам может потребоваться перезагрузка в безопасном режиме, прежде чем вы сможете запускать проверки. Для этого выключите, а затем включите компьютер. Когда ваш компьютер начнет загружаться (и до того, как вы увидите логотип Windows), нажмите F8, чтобы получить доступ к меню загрузки, и выберите безопасный режим.Если вы используете Windows 8, вместо этого появится экран восстановления, на котором вам нужно выбрать «Устранение неполадок», затем «Дополнительные параметры», затем «Параметры запуска Windows» перед тем, как выбрать безопасный режим. Если F8 не работает, попробуйте «Shift-F8».

Диагностические тесты памяти Windows

Чтобы использовать встроенный инструмент, откройте запрос на запуск, к которому можно перейти, нажав «Windows-R» в Windows 7 и более ранних версиях, или выбрав «Выполнить» в списке приложений Windows 8. . В окне «Запустить приглашение» введите «mdsched» (без кавычек) и затем нажмите клавишу «Enter» или нажмите кнопку «Enter».Инструмент выполнит проверку памяти, перезагрузит компьютер, а затем покажет вам экран с результатами и возможными решениями.

Независимые альтернативы

Независимо созданный Memtest86 содержит более подробную информацию, чем инструмент Windows. Чтобы использовать его, вам необходимо загрузить программное обеспечение (см. Ресурсы), которое будет представлено в виде файла образа диска ISO. Чтобы использовать это, вы должны записать файл на диск с помощью такого программного обеспечения, как ImgBurn, Nero Burning ROM или Infrarecorder (см. Ресурсы). Как только вы это сделаете, вы должны перезагрузить компьютер с диском в приводе.При необходимости вам нужно сначала изменить настройки вашего компьютера, чтобы он загружался с CD или DVD. Вы получаете доступ к этим настройкам так же, как и к опции загрузки в безопасном режиме. Опять же, вы получите отчет о том, работает ли ваша память или у вас проблемы с памятью. Альтернативы Memtest86 включают GoldMemory, доступный как в бесплатной, так и в платной версиях, и Memtest86 +, который основан на том же исходном коде, что и Memtest, но разрабатывался отдельно с 2004 года.

Замена памяти

Оба инструмента, где это необходимо, предоставят вам конкретные совет по решению проблем.В некоторых случаях единственным решением может быть замена одного из модулей памяти в вашем компьютере. Это действительно связано с открытием корпуса вашего компьютера, но в остальном это одно из самых простых обновлений / ремонта на ПК. Вам просто нужно купить совместимую память, проверив ее с помощью бесплатного инструмента, такого как System Scanner от Crucial (см. Ресурсы). Получив это, вы можете просто отсоединить неисправный модуль памяти, закрепить новый на месте, заменить корпус компьютера и запустить его как обычно. Важно отметить, что открытие корпуса компьютера может привести к аннулированию гарантии.

Ссылки

Ресурсы

Биография писателя

Профессиональный писатель с 1998 года со степенью бакалавра журналистики, Джон Листер до 2005 года руководил отделом печати кампании Plain English Campaign. газеты, журналы и онлайн-работа. Он специализируется на технологиях и коммуникациях.

Тесты для диагностики деменции — NHS

Нет единого теста на деменцию.Диагноз ставится на основе комбинации оценок и тестов. Это может сделать терапевт или специалист в клинике памяти или больнице.

Взятие истории

Обычно это делает терапевт. Если вас направят к специалисту, будет взят более подробный анамнез.

Помогает, если кто-то, кто хорошо вас знает, тоже с вами, так как он может помочь описать любые изменения или проблемы, которые они заметили.

Врач:

• спросит, как и когда появились симптомы и влияют ли они на повседневную жизнь.
• проверит, правильно ли управляются какие-либо существующие состояния, такие как сердечные заболевания, диабет, депрессия или инсульт.
• просмотреть любые лекарства, которые вы принимаете, включая прописанные лекарства, лекарства, которые продаются без рецепта в аптеке, и любые альтернативные продукты, такие как витаминные добавки

Тесты умственных способностей для диагностики деменции

Людям с симптомами деменции дают тесты для проверки их психики. способности, такие как память или мышление.

Эти тесты известны как когнитивные оценки и могут быть первоначально выполнены терапевтом.

Есть несколько разных тестов. Обычно врачи общей практики используют метод оценки познания врача общей практики (GPCOG).

Хотя эти тесты не могут диагностировать деменцию, они могут показать, что существуют проблемы с памятью, которые требуют дальнейшего изучения.

Большинство тестов состоит из серии письменных тестов и вопросов, за каждый из которых выставляется балл.

Эти тесты оценивают ряд различных умственных способностей, в том числе:

• кратковременную и долговременную память
• концентрация и объем внимания
• языковые и коммуникативные навыки
• осознание времени и места (ориентация)

Это Важно помнить, что на результаты тестов может влиять уровень образования человека.

Например, тот, кто не умеет хорошо читать или писать, может иметь более низкий балл, но у него может не быть деменции.

Точно так же человек с более высоким уровнем образования может набрать более высокий балл, но все же иметь деменцию.

Анализы крови для проверки других состояний

Ваш терапевт организует анализы крови, чтобы помочь исключить другие причины симптомов, которые можно принять за деменцию.

В большинстве случаев эти анализы крови проверяют:

• функцию печени
• функцию почек
• функцию щитовидной железы
• гемоглобин A1c (для проверки на диабет)
• уровни витамина B12 и фолиевой кислоты

Если ваш врач думает, что вы Если у вас инфекция, они также могут попросить вас сделать анализ мочи или другие исследования.

Подробнее об анализах крови.

Сканирование мозга при деменции

Сканирование мозга часто используется для диагностики деменции, если более простые тесты исключили другие проблемы.

Как и тесты памяти, сканирование мозга самостоятельно не может диагностировать деменцию, но используется как часть более широкой оценки.

Не всем потребуется сканирование мозга, особенно если тесты и оценки показывают, что деменция является вероятным диагнозом.

Эти отсканированные изображения также можно использовать для проверки доказательств других возможных проблем, которые могут объяснить симптомы человека, таких как инсульт или опухоль головного мозга.

МРТ рекомендуется, чтобы:

• помочь подтвердить диагноз деменции и тип заболевания, вызывающего деменцию
• предоставить подробную информацию о повреждении кровеносных сосудов, которое происходит при сосудистой деменции
• показать сокращение в определенных областях мозг — например, при лобно-височной деменции в основном страдают лобные и височные доли, тогда как обычно на ранних стадиях болезни Альцгеймера поражаются только височные доли

КТ может использоваться для проверки признаков инсульта или инсульта. опухоль головного мозга.Но он не может предоставить подробную информацию о структуре мозга.

Даже если сканирование мозга не показывает никаких очевидных изменений, это не означает, что у кого-то нет деменции.

Другие виды сканирования и процедуры для диагностики деменции

Другие типы сканирования, такие как сканирование ОФЭКТ или ПЭТ, могут быть рекомендованы, если результат вашего МРТ или КТ неуверен.

Однако большинству людей эти типы сканирования не нужны.

И ОФЭКТ, и ПЭТ-сканирование показывают, как функционирует мозг, и могут выявить отклонения от нормы кровотока в головном мозге.

Если специалист обеспокоен тем, что эпилепсия может быть причиной симптомов деменции, может быть проведена ЭЭГ для записи электрических сигналов мозга (мозговой активности), но это бывает редко.

Найти информацию о деменции и службы поддержки

Последняя проверка страницы: 3 июля 2020 г.
Срок следующего рассмотрения: 3 июля 2023 г.

границ | Что измеряет задача n-Back по мере того, как мы становимся старше? Связь между показателями рабочей памяти и другими когнитивными функциями на протяжении всей жизни

Введение

Рабочая память (WM) — это сложная система, в которой поступающая информация сохраняется и обрабатывается, несмотря на помехи и отвлекающие факторы (Miyake, 2001; Conway et al., 2005; Бриллиант, 2013). WM хранит и обновляет соответствующую информацию, чтобы обеспечить целенаправленное поведение. Старые теории основаны на учете Баддели (1986), который определяет WM как минимум как две подчиненные системы (фонологический цикл и визуально-пространственный блокнот). Эти системы хранят поступающую информацию и контролируются центральным исполнительным органом. Предполагается, что зрительно-пространственный блокнот участвует в настройке и поддержании зрительно-пространственной информации, в то время как фонологический цикл представляет собой временное хранилище для речевой информации.Центральная исполнительная власть контролирует и координирует подчиненные системы.

Различные задачи требуют более или менее активизации центральной исполнительной власти. Бывают ситуации, когда возникает проблема только с объемом кратковременной памяти (STMC), специфическим для предметной области навыком, например, когда нам нужно помнить о телефонном номере. Информацию нужно хранить, но ею нельзя манипулировать. Когда нам необходимо одновременно обрабатывать дополнительную информацию, требуется внимание руководства (Engle et al., 1999; Unsworth and Engle, 2007; Myers et al., 2017). Кейн и Энгл (2002) подробно остановились на вопросе, какие способности требуются в условиях отсутствия помех и богатых помехами. По их словам, «внимание руководства» требуется только тогда, когда необходимо сохранить информацию во время вмешательства. В противном случае релевантная для задачи информация может быть извлечена из долговременного хранилища. Эта модель соответствует общепринятым структурным (Baddeley, 1986), а также функциональным моделям хранения (Nairne, 2002).

Однако более поздние модели поставили под сомнение существование центральной исполнительной власти и предоставили функциональное объяснение процессов, задействованных в WM.Важнейшими функциями являются обновление, т. Е. Возможность заменять сохраненную информацию новой предстоящей информацией (Ecker et al., 2014; Rey-Mermet et al., 2017) и поддержание сохраненной единицы в стабильном режиме, недоступном для посторонних отвлекающих факторов. окружение. Обновление и обслуживание находятся в гибкость против стабильности конфликт, поскольку новая информация может быть актуальной и запускать обновление или может быть неактуальной и должна быть запрещена. Таким образом, необходим контрольный механизм для регулирования этих двух функций (Rac-Lubashevsky, Kessler, 2016a, b).Недавние теории WM заменили управляющий экземпляр механизмом ввода-вывода. Этот механизм защищает сохраняемую информацию и обеспечивает стабильность, закрывая ворота, тогда как открытие ворот отражает обновление новой актуальной информации (Kessler and Oberauer, 2014, 2015; Chatham and Badre, 2015). На нейробиологическом уровне предполагалось, что процесс стробирования возникает в результате динамической регуляции нейрональной передачи между префронтальной корой и базальными ганглиями посредством высвобождения дофамина (Miller and Cohen, 2001; Hazy et al., 2006; О’Рейли и Фрэнк, 2006 г.). Эти функции и связанные с ними показатели WM можно улучшить с помощью когнитивных тренировок как у молодых (Jaeggi et al., 2008), так и у пожилых людей (Karbach and Verhaeghen, 2014). Эти эффекты сопровождаются изменениями электрофизиологической активности в лобных областях мозга (Gajewski, Falkenstein, 2018).

Объем рабочей памяти, объем краткосрочной памяти и возраст

Исполнительные функции снижаются с возрастом (Salthouse, 1991, 2015; Van der Linden et al., 1994; Грегуар и Ван дер Линден, 1997 год; Бравер и Уэст, 2008; Basak and Verhaeghen, 2011; Gajewski et al., 2018). Однако недавние метааналитические результаты ставят под сомнение обобщаемость этого утверждения (Verhaeghen, 2011, 2014; Rey-Mermet and Gade, 2017).

Часто было показано, что старение связано со снижением WM (Hasher and Zacks, 1988; Braver and West, 2008; Salthouse, 2015). В частности, предполагалось, что внимание руководителей подвержено возрастным изменениям (Salthouse, 1991; Van der Linden et al., 1994). Поэтому были разработаны простые и сложные задачи диапазона, чтобы обеспечить дифференцированные измерения специфических для предметных областей навыков и общего внимания руководителей (Daneman and Carpenter, 1980; Case et al., 1982; Turner and Engle, 1989; Wilhelm et al. ., 2013), что особенно интересно с точки зрения возраста. Важно отметить, что было показано, что у пожилых участников больше трудностей, чем у молодых, с сохранением информации при одновременной обработке дополнительной информации (Van der Linden et al., 1994), что предполагает нарушение исполнительных функций и снижение объема рабочей памяти (WMC) у пожилых людей. WMC был связан с индивидуальными различиями в ограниченных возможностях WM человека и обычно оценивался с помощью сложных парадигм диапазона. Однако в более поздних исследованиях были извлечены дополнительные индикаторы WMC, такие как способность создавать, поддерживать и обновлять произвольные привязки (Wilhelm et al., 2013).

Предполагается, что STMC менее уязвима к возрасту, чем WMC (Craik, 1977; Welford, 1980; Van der Linden et al., 1994). Однако с помощью задачи «Вперед-Назад-Цифра-Размах-Размах» было показано, что пожилые участники хуже справляются как с прямым, так и с обратным ходом (Grégoire and Van der Linden, 1997). Следовательно, возрастное снижение также влияет на продолжительность STM.

Рабочая память и

n — задача возврата

Возрастные изменения пропускной способности WM были зарегистрированы в нескольких исследованиях с использованием различных задач WM (Hedden and Gabrieli, 2004; Salthouse, 2015 для обзоров).Распространенной парадигмой оценки WMC является так называемая обратная задача n (Kirchner, 1958). В задании n -back участникам предлагается серия зрительных стимулов. Их спрашивают для каждого стимула, соответствует ли он стимулу в попытках ранее. Например, в задании 2-back, в котором испытания состоят из букв, участники должны решить, совпадает ли текущая буква с буквой в испытании n -2. Задача требует каскада когнитивных процессов: задача требует кодирования и временного хранения каждого стимула n последовательности стимулов в WM и непрерывного обновления поступающих стимулов.В то же время, нерелевантные предметы должны быть заблокированы, а нерелевантные в настоящее время предметы должны быть удалены из WM. Процесс подсчета и сопоставления между предстоящим и сохраненным стимулом в WM необходим, чтобы принять решение, одинаковы ли стимулы, чтобы инициировать правильный ответ (Rac-Lubashevsky and Kessler, 2016a). Эта сложность задействованных когнитивных подпроцессов затрудняет выявление решающего механизма, способствующего возрастному снижению производительности n -back.

Задача n -back имеет внешнюю достоверность как задача WM, поскольку она, по-видимому, требует поддержки, постоянного обновления и обработки информации. Поскольку по крайней мере две задачи, поддержание и управление информацией, должны выполняться одновременно, это, очевидно, соответствует критериям общего исполнительного внимания предметной области (Kane, Engle, 2002; Kane et al., 2004; Wilhelm et al., 2013). Однако парадигма n -back недавно стала предметом сомнений относительно ее конструктивной валидности как задачи WM (Kane et al., 2007; Миллер и др., 2009; Jaeggi et al., 2010). Хотя задача n -back существует с 1958 года, мало что известно о ее психометрических свойствах.

Эффекты старения при выполнении этой задачи неоднократно сообщались (Oberauer, 2005; Verhaeghen and Basak, 2005; Basak and Verhaeghen, 2011; недавний метаанализ см. Также Bopp and Verhaeghen, 2018). Использование задачи n -back возросло с ростом интереса к исследованиям с использованием нейробиологических методов, таких как функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) и потенциалы, связанные с событиями (ERP).Предполагая, что n -back требует определенных функций, которые, как считается, представляют функциональность WM, таких как обновление и обслуживание, он широко использовался в исследованиях нейровизуализации также в контексте старения (Jonides et al., 1997; Missonnier et al. al., 2004; Owen et al., 2005; Daffner et al., 2011; Wild-Wall et al., 2011; Gajewski, Falkenstein, 2014, 2018). Таким образом, важно отметить, что конструктивная валидность задачи n -back еще недостаточно проанализирована.Если мы не можем полагаться на n -back как на задачу WM, мы не можем полагаться на выводы, сделанные о WM на нейробиологическом уровне в исследовании, в котором использовалось n -back. В частности, что касается возрастных изменений, было бы преждевременно предполагать, что нарушения у пожилых людей связаны со сниженной функциональностью общего исполнительного внимания WM, если n -back не является подходящим инструментом для измерения WMC. Однако более правдоподобно то, что WM может отражать конгломерат основных психологических конструкций, таких как внимание, обновление и управляющие функции.Чтобы ответить на вопрос, каких изменений следует ожидать с возрастом, крайне важно полагаться на надежные инструменты. Таким образом, цель настоящего исследования состоит в том, чтобы воспроизвести предыдущие результаты, касающиеся снижения WM на протяжении жизни, с помощью задачи n -back в большой выборке участников и выделить важные психологические конструкции, участвующие в этом снижении производительности.

Выводы о действительности конструкции

n -Назад

Неоднозначные результаты небольшого исследования в этой области вызывают еще больше вопросов, измеряет ли задача n -back WMC или разделяет дисперсию с другими конструкциями, такими как избирательное внимание, обновление стимулов или обработка помех.В нескольких исследованиях этот вопрос рассматривался путем сопоставления n -back с другими показателями (например, Kane et al., 2007; Miller et al., 2009; Schmiedek et al., 2014).

n -Назад и другие меры WMC

Исследования, в которых n- назад коррелировали с показателями WMC, такими как задачи диапазона чтения или задачи диапазона операций, выявили довольно слабые корреляции (в диапазоне от r = 0,10 до r = 0,24; Roberts and Gibson, 2002; Oberauer и другие., 2003, 2005; Кейн и др., 2007; Колом и др., 2008; Ансуорт, 2010). В этих исследованиях только одноразовые задания на чтение или выполнение операций коррелировали с n -back. Положительные результаты были получены Шамошем и соавт. (2008), которые использовали совокупный балл из четырех комплексных измерений диапазона (диапазон операций, диапазон чтения, диапазон симметрии, диапазон вращения) и достигли корреляции с n — назад r = 0,55. Два дальнейших исследования (Shelton et al., 2007, 2009) выявили корреляцию r = 0.46 между диапазоном операций и сводной оценкой n -back (0-, 1-, 2- и 3-back). Schmiedek et al. (2014) обнаружили корреляции между r = 0,31 и r = 0,69 у молодых и r = 0,42 и r = 0,66 у пожилых испытуемых для числовых значений n- для спины и диапазона чтения, диапазона счета, диапазона поворота. , n — пространственная обратная связь, обновление памяти числовое, обновление памяти пространственное, альфа-диапазон и диапазон животных.

n — Меры спины и STM

Результаты, которые говорят против n -бэк валидности как меры WMC, — это те, которые дают более сильную корреляцию между n -back и задачами STMC, чем между n -back и задачами WMC (корреляция между r = 0.12 и r = 0,53; Доббс и Рул, 1989; Гевинс и Смит, 2000; Робертс и Гибсон, 2002; Оберауэр, 2005; Шелтон и др., 2007, 2009; Colom et al., 2008).

n — Задача «Назад и Струп»

Интересно, что другое исследование показало, что результаты задачи n -back имеют большее расхождение с производительностью задачи Stroop, чем результаты задачи диапазона STM (Kwong See and Ryan, 1995). Исследование, проведенное с детьми (Ciesielski et al., 2006), также показало, что выполнение двух спинок существенно коррелирует с показателями Струпа ( r = 0.55) и беглость речи ( r = 0,59). Были и другие исследования, которые выявили лишь слабую корреляцию r = 0,10 между показателями 2-back и Stroop (Friedman et al., 2006, 2008). Miller et al. (2009) сообщили, что r = 0,26 для связи между цветовым обозначением Stroop и скоростью 2-back и точностью r = 0,43.

n -Назад и меры Fluid Intelligence

Обновление WM новой информацией важно для познания высокого уровня, такого как арифметические операции, понимание и рассуждение (например,г., Рац-Любашевский, Кесслер, 2016б). Таким образом, можно ожидать, что WM значительно отличается от показателей жидкого интеллекта (Gf) (Kyllonen and Christal, 1990; Conway et al., 2003; Ackerman et al., 2005; Kane et al., 2004, 2005; Oberauer). и др., 2005). В некоторых исследованиях сообщается о корреляции между показателями спины и и различными показателями интеллекта (Gevins and Smith, 2000; Friedman et al., 2006, 2008; Van Leeuwen et al., 2007; Salthouse et al., 2008; Shelton et al. , 2009; Waiter et al., 2009). Было показано, что латентность 2-спины уменьшается с увеличением уровня IQ (Gevins and Smith, 2000; Hockey and Geffen, 2004). Engle et al. (1999) обнаружили, что n -back сильно связан с флюидным интеллектом, но не с диапазоном STM. Kane et al. (2007) представили обратное исследование n , которое также включало два теста диапазона WM и общего флюидного интеллекта. WM span и n -back слабо коррелировали, и оба учитывали независимую дисперсию в общем гибком интеллекте.Был сделан вывод, что n -back отражает конструкцию, отличную от конструкции WM span. Аналогичные результаты были получены Miller et al. (2009).

Настоящее исследование

Предыдущее исследование, описанное выше, оценивало общую связь между n -back как показатель WMC и основных психологических конструктов независимо от возраста. Настоящее исследование призвано восполнить этот пробел. Таким образом, мы провели исследование, посвященное изучению конкретных механизмов, лежащих в основе снижения WM на протяжении жизни.С этой целью большая выборка участников выполнила задание n -back и была разделена на три возрастные группы: молодые, средние и пожилые люди. В то время как большинство исследований сравнивали результаты между молодыми и пожилыми участниками, группа среднего возраста часто игнорировалась, но дает важную информацию о начале возрастного снижения в различных когнитивных областях. Кроме того, мы использовали ряд психометрических тестов, которые охватывают широкий спектр психологических конструкций, таких как избирательное и устойчивое внимание, обновление, различные аспекты памяти, такие как краткосрочная и долговременная память, WM, вербальная беглость, кристаллизованный интеллект, а также исполнительный контроль (контроль интерференции и переключение задач) для выяснения связи между этими конструкциями и n — обратной производительностью как функцией возраста.Мы провели корреляционный анализ, оценивая взаимосвязь между показателями спины n и психологическими функциями в каждой группе отдельно, чтобы более подробно понять возрастное снижение WM.

Во-первых, в соответствии с предыдущими выводами о связанных с возрастом когнитивных нарушениях мы выдвигаем гипотезу о том, что подвижные когнитивные функции, такие как внимание, память и исполнительный контроль, снижаются в зависимости от возраста (Salthouse, 1991, 2015; Van der Linden et al., 1994; Грегуар и Ван дер Линден, 1997; Braver and West, 2008; Basak and Verhaeghen, 2011).Напротив, кристаллизованные функции (Horn and Cattell, 1967) не должны страдать от возраста (Baltes, 1987). Во-вторых, мы предполагаем, что возрастные эффекты не связаны с общим замедлением в пожилом возрасте (Salthouse, 2000). Мы анализируем конкретное снижение исполнительных функций независимо от общей скорости обработки, вычисляя баллы разницы между состояниями, включающими и не включающими исполнительный контроль, которые устраняют индивидуальные различия RT (например, 2-back – 0-back, Stroop 3 – Stroop 2, TMT B –ТМТ А).

В-третьих, мы ожидаем, что связанное с возрастом снижение производительности WM, отраженное в задаче n -back, не может быть объяснено ухудшением унитарной функции WM.Вместо этого мы ожидаем, что выполнение задачи n -back связано с различными когнитивными механизмами в зависимости от возраста, что предполагает непроизвольное изменение стратегии с возрастом для успешного выполнения задачи WM. Мы предполагаем, что в то время как молодые люди полагаются на исполнительные процессы, чтобы противостоять вмешательству со стороны параллельных элементов, старшие задействуют в первую очередь ресурсы внимания и мнемонические функции для преодоления упущений в исполнительном контроле. Ожидается, что участники среднего возраста покажут смешанные результаты.

Материалы и методы

Участников

Данные для настоящего исследования были собраны в нескольких исследованиях: предварительные тесты двух учебных исследований с участием пожилых ( n = 152; Gajewski and Falkenstein, 2012, 2018) и среднего возраста ( n = 58; Gajewski et al., 2017), исследование физически активных пожилых людей ( n = 21; Gajewski and Falkenstein, 2015), исследование с участием молодых участников ( n = 36; Gajewski and Falkenstein, 2014) и продолжающееся исследование с участием субъектов в возрасте от 20 до 70 лет, целью которого является анализ влияния биологических факторов и факторов окружающей среды на когнитивное старение в продольном дизайне (Dortmund Vital Study; n = 266).

Всего в настоящем исследовании приняли участие 533 здоровых субъекта без неврологических или психических нарушений, которые выполнили задание на спину n- . Из-за того, что некоторые из них выпали из отдельных тестов, общее количество испытуемых, которые выполнили конкретный тест, варьировалось от n = 420 до n = 533. Четыреста двадцать испытуемых выполнили все психометрические тесты и предоставили данные для исследовательского корреляционный анализ. Возраст участников был от 20 до 80 лет.Выборка была разделена на три группы по возрасту. Молодежная группа состояла из 157 участников [20–40 лет; M = 29,1; SD = 5,4; 66 мужчин (42%), 91 женщина (58%)], группа среднего возраста () состояла из 182 участников [41–60 лет; M = 49,4; SD = 5,0; 90 мужчин (49%), 92 женщины (51%)], а старая группа состояла из 194 участников [61–80 лет; M = 70,0; SD = 4,9; 93 мужчины (48%), 100 женщин (52%)].У всех испытуемых было нормальное зрение или зрение с поправкой на нормальное. Уровень образования различается между возрастными группами [ F (2,529) = 59,6, p <0,0001] из-за исторических причин и изменений в образовательной политике на протяжении десятилетий. В частности, у старшей группы было более низкое образование [в основном начальная школа (8 класс) и реже гимназия]. В отличие от этого, образование молодой группы было не ниже средней школы (10-й класс).

Все эксперименты, в которых были собраны данные, были рассмотрены и одобрены этическим комитетом Исследовательского центра рабочей среды и человеческого фактора им. Лейбница, Дортмунд, Германия.Все субъекты дали письменное информированное согласие в соответствии с Хельсинкской декларацией.

Аппаратура и процедура для

n — Задание назад

Участники удобно расположились перед монитором (17 дюймов, частота обновления: 100 Гц, разрешение: 640 × 480 пикселей). Расстояние между глазами и монитором было примерно 70 см. Буквы были представлены в матрице 16 × 16 мм в центре монитора (матрица 1,6 ° / глаз). Каждая буква корректировалась централизованно.Контрольная точка (5 × 5 мм, контрольная точка 0,5 ° / глаз) предъявлялась перед каждым стимулом, которая также располагалась в центре монитора. Межстимульный интервал (ISI-time) был установлен на 1500 мс. Допускалось максимальное время реакции (RT) 1200 мс и минимальное время реакции 100 мс. Преждевременные и поздние ответы были классифицированы как пропущенные. Были применены два блока. Блок 0-back (двухальтернативная задача принудительного выбора) служил условием управления с низкими требованиями WM. Этот блок состоял из 102 испытаний. Участников попросили ответить на появление каждой буквы «X», нажимая клавишу указательным пальцем правой руки.Задача во втором блоке (условие 2-back) требовала мощности WM. В условиях «2 спины» (т. Е. В экспериментальных условиях) участников просили решить для каждого стимула, соответствует ли он второму последнему, снова путем нажатия указанной клавиши. В противном случае ответа не требовалось. Условие «2 спины» состояло из 156 испытаний. Каждый блок состоял из 20% целевых и 80% нецелевых букв. RT и пропуски были проанализированы для каждого блока. Два блока были представлены без перерыва. Каждый участник получил одну и ту же случайную серию букв.Каждый стимул предъявлялся в течение 300 мс независимо от того, нажимал участник клавишу или нет.

Психометрические тесты

Задача прямого / обратного диапазона цифр

В задаче Forward / Backward-Digit-Span-Task («Forward / Backward-DS», от NAI, Oswald and Fleischmann, 1986) участнику устно предъявлялась последовательность цифр (одна цифра в секунду). После полного представления последовательности задача участника заключалась в том, чтобы повторить полную последовательность точно так, как она была представлена ​​в состоянии «Вперед», и в обратном порядке — в состоянии «Назад».Последовательности цифр состояли из трех-восьми цифр и были представлены в порядке возрастания. Если последовательность, например, из трех цифр, была воспроизведена правильно, участнику была предоставлена ​​следующая более крупная последовательность (например, из четырех цифр). Если последовательность воспроизводилась неправильно, участнику давали вторую последовательность равной длины. Если эта вторая последовательность также воспроизводилась неправильно, исследователь останавливал процедуру и переходил к следующему блоку (Backward-DS). Количество правильно повторенных последовательностей представляет собой интересующую оценку (зависимую меру) теста.Считается, что тест измеряет поддержание и отзыв информации, то есть кратковременную память (Forward-DS) и гибкую обработку информации, хранящейся в WM (Backward-DS).

Тест на беглость речи

В тесте на беглость слов (из LPS, Horn, 1983) участников просили вспомнить столько слов, начинающихся с определенной буквы, сколько они могли придумать в течение заданного времени. Было проведено три испытания. В первом испытании участников просили произносить слова с начальной буквы B; во втором испытании для слов с начальной буквой F и в третьем испытании для слов с начальной буквой L (BFL).На каждое испытание участникам давалось 30 секунд. Произведенные слова были суммированы и представляют результат теста (зависимая переменная). Тест измеряет способность доступа к словесной лексике, семантической памяти, объем словарного запаса, когнитивную гибкость и дивергентное мышление.

Тест вербального обучения и памяти (VLMT)

Тест вербального обучения и памяти — это немецкая версия теста слухового вербального обучения Рея (RAVLT; Schmidt, 1996). В первой части участникам был зачитан список из 15 существительных слов (список А) со скоростью изложения одно слово в секунду.После предъявления слов испытуемых просили вспомнить как можно больше слов. Эта процедура повторялась пять раз, и после каждой попытки записывалось количество правильно найденных слов. Чтобы оценить способность к обучению , количество правильно воспроизведенных элементов было суммировано по пяти испытаниям, представляя общий балл (зависимая мера). Впоследствии участникам был представлен список из 15 других существительных (список B), и их попросили вспомнить как можно больше слов списка B, чтобы оценить упреждающего ингибирования ранее выученных слов.Сразу после отзыва списка B участников снова попросили вспомнить список A (краткое воспоминание, A6), чтобы оценить ретроактивное ингибирование . Отложенное воспоминание списка A было измерено через 30 минут после немедленного отзыва (длительное воспоминание, A7) (без проведения других тестов вербальной памяти между ними). Сразу после длительного припоминания, A7, была применена проба распознавания из 50 слов, содержащих 15 слов из списка A и 15 отвлекающих элементов (10 отвлекающих слов были семантически или фонетически подобны целевым словам).Тест измеряет различные аспекты вербальной памяти.

Тест словарного запаса с множественным выбором (MWT-B)

Лексический тест с множественным выбором (MWT-B; Lehrl, 1995) измеряет кристаллизованный интеллект и состоит из 37 пунктов, каждый из которых содержит пять слов. Одно из них отражает значащее слово, другие словесно похожие слова не имеют смысла. Испытуемые должны отметить правильное слово. Сложность предметов увеличивается с увеличением номера предмета. Количество правильно определенных значащих слов позволяет оценить IQ.

Цифра-символ-тест

Цифра-символ-тест — это инструмент оценки, используемый для оценки когнитивных функций. Первоначально он был частью теста интеллекта взрослых Векслера (WAIS; Wechsler, 1956). В частности, этот тест, по-видимому, чувствителен к изменениям у людей с достаточно хорошей познавательной способностью, тогда как другие тесты могут быть неспособны провести различие между людьми с нормальным познанием и теми, у кого только начинается легкое когнитивное нарушение. Digit-Symbol-Test измеряет скорость обработки, WM, визуально-пространственную обработку и внимание.

Тест d2

В тесте d2 (Brickenkamp, ​​1972) испытуемым давали лист бумаги с 14 строками, состоящими из 47 букв (d и p) с одним-четырьмя тире (‘), расположенных по отдельности или попарно над или под буквой. . Участников попросили пройти через каждую линию как можно быстрее и обозначить каждую букву d двумя черточками, вычеркнув ее. После 20 секунд обработки одной строки испытуемым предлагалось перейти к следующей строке и продолжить. Количество правильно обозначенных d с двумя черточками было добавлено и представляет собой результат теста.Тест d2 — это измерение сфокусированного и устойчивого внимания, а также скорости обработки. Пересмотренная версия, d2-R, увеличивающая длину тестовых линий, была выпущена в 2015 году.

Задача Струпа

Задача Струпа (из NAI, Oswald and Fleischmann, 1986) состояла из трех частей. В первой части (Stroop 1) испытуемым давали лист бумаги с несколькими названиями цветов, напечатанными черным цветом. Участников попросили зачитать их вслух как можно быстрее. Во второй части (Stroop 2) участникам был вручен еще один лист бумаги с цветными полосами на нем.Участникам было предложено назвать цвета. В третьем условии (Stroop 3) испытуемым давали лист бумаги с названиями цветов, напечатанными разными цветами, которые не совпадали с названиями цветов (например, «ЗЕЛЕНЫЙ» был напечатан красным цветом). Испытуемые должны были как можно быстрее назвать цвета, в которых были напечатаны слова. Было измерено время, необходимое участникам для выполнения каждого условия. В каждом условии было столько же слов, сколько цветных полос. Последнее время третьего списка рассматривается как индикатор обработки помех и сдерживающего контроля как одной из основных исполнительных функций.

Для дальнейшей проверки результатов мы использовали частоту ошибок компьютерной задачи Stroop из блока, включая помехи (подробности задачи см. В Gajewski and Falkenstein, 2015).

Испытание на создание следа (TMT)

Тест на создание следа (TMT) состоит из частей A и B. Обе части состоят из 25 кругов, распределенных на листе бумаги. В Части A кружки пронумерованы 1–25, и участник должен нарисовать линии, чтобы соединить числа в порядке возрастания.В Части B кружки включают в себя как цифры (1–13), так и буквы (A – L). Как и в Части A, участник рисует линии, соединяющие круги в порядке возрастания, но с дополнительной задачей чередования цифр и букв (т. Е. 1-A-2-B-3-C и т. Д.). Предполагается, что тест измеряет скорость обработки, сосредоточенного внимания, переключения задач и обновления, которые представляют собой важные исполнительные функции.

Статистический анализ

n -Задание возврата

Смешанный дисперсионный анализ (смешанный дисперсионный анализ) был проведен для сравнения влияния возраста (молодые vs.средний возраст по сравнению со старым; фактор между субъектами) и условие задачи (0-назад против 2-спина; внутри-предметный фактор) по RT и количеству пропусков. Значимые взаимодействия и групповые различия были дополнительно проанализированы с использованием однофакторного дисперсионного анализа с апостериорными сравнениями с использованием поправки Бонферрони. Мы ожидали, что разница между условиями 0-спина и 2-спина будет выражена у старших участников, что должно отражаться во взаимодействии между типом задачи и возрастом.

Анализ психометрических задач

Для анализа психометрических тестов с множественными условиями, таких как Forward-Backward-DS, Stroop и TMT, были проведены смешанные ANOVA для сравнения влияния возрастной группы и условий задачи.В задаче диапазона цифр было проанализировано количество правильно повторенных числовых рядов в задаче прямого и обратного DS. В задаче Stroop было проанализировано влияние типа задачи (Stroop 1, Stroop 2, Stroop 3) на время, необходимое для выполнения задачи. Чтобы оценить затраты на вмешательство, была проведена и оценена разница в баллах между Stroop 3 и Stroop 2. Аналогичным образом в задаче TMT анализировалось время выполнения задач A и B. Разница между задачами A и B представляет собой затраты на переключение.

Задачи, состоящие только из одного условия, такого как беглость слов, MWT-B, d2 и Digit-Symbol-Test, были проанализированы с использованием одностороннего дисперсионного анализа.Кроме того, различные компоненты памяти в VLMT, такие как способность к обучению , отраженная в общей оценке испытаний с 1 по 5, проактивное торможение , измеренное количеством правильно названных элементов из списка B, ретроактивных ингибирование (количество правильно названных элементов из списка A после извлечения списка помех B) и отложенный отзыв (количество правильно названных элементов через 30 минут и т. д.) были проанализированы с использованием серии скорректированных по Бонферрони односторонних дисперсионных анализов.Конкретные групповые различия оценивали с помощью апостериорных тестов , скорректированных по Бонферрони.

Поскольку в части образца использовалась пересмотренная версия теста d2 (d2-R), которая напрямую не сопоставима с исходной версией, мы сообщаем о z -преобразованных значениях теста.

Наконец, мы приводим оценки надежности повторных тестов (корреляции Пирсона) тестов, которые отражают степень, в которой были получены аналогичные оценки, когда шкала применялась в разных случаях.Надежность повторного тестирования была получена у 141 участника из самых старших и 58 из групп среднего возраста. Повторные тесты проводились в качестве дополнительных мер в контексте двух обучающих исследований (Gajewski and Falkenstein, 2012; Gajewski et al., 2017).

Корреляционный анализ

В качестве показателей, представляющих интерес в корреляционном анализе, мы определили различия в RT и точности между условием 0-back и 2-back, которые должны отражать конкретные требования к задаче, относящейся к WM (хранение и обновление).С помощью трех корреляционных анализов (отдельные анализы для трех возрастных групп) мы исследовали взаимосвязи между эффектами условий задачи в задании n -back (увеличение RT и снижение точности от 0 до 2-back. ) и выполнение различных психометрических задач. Обратите внимание, что эти анализы носили исследовательский характер, чтобы оценить, какие процессы (внимание, торможение, скорость обработки и т. Д.) Лучше всего связаны с производительностью n -back и конкретными возрастными изменениями.Из-за большого размера выборки (мощности) и множественного тестирования мы скорректировали альфа-уровень до 0,005 и сосредоточились на размере различных коэффициентов корреляции ( r ). Этот анализ включал n = 420 субъектов.

Кроме того, мы провели корреляционный анализ для баллов разницы 2-спина – 0-спина и балла разницы, несовместимого с точностью компьютерной задачи Струпа для каждой возрастной группы отдельно. Этот анализ включал в себя n = 525 субъектов.

Результаты

n -Задание возврата

ANOVA с повторными измерениями выявил основные эффекты условия задачи [0-возврат против 2-назад; F (1530) = 1590,5, p <0,0001, ηp2 = 0,750] и возрастная группа [молодые против среднего возраста против пожилых; F (2,530) = 62,4, p <0,0001, ηp2 = 0,191] на RT, а также взаимодействие между обоими факторами [ F (2,530) = 18,9, p <0,0001, ηp2 = 0,067]. Это взаимодействие указывало на больший эффект от условий задачи у участников старше среднего и молодого возраста.Чтобы разложить взаимодействие, мы вычислили различия между условиями 2-back и 0-back и сравнили их между группами. Односторонний дисперсионный анализ с апостериорным сравнением между тремя возрастными группами выявил различия между молодыми и старыми участниками ( M : 123 мс; SD : 73 по сравнению с M : 172 мс; SD : 92 , p <0,0001) и между участниками среднего и пожилого возраста ( M : 130 мс; SD : 76 vs. M : 172 мс; SD : 92, p <0,0001), тогда как между участниками молодого и среднего возраста не наблюдалось разницы ( p > 0,05). На Рисунке 1 показаны среднее и стандартное отклонения RT в зависимости от возрастной группы и состояния задачи.

РИСУНОК 1. RT в задачах с нулевым и двумя повторениями в группах молодого, среднего и пожилого возраста. Планки погрешностей отражают стандартные отклонения.

Аналогичная картина была обнаружена для количества пропущенных целей (Рисунок 2).Были основные эффекты условия задачи [ F (1530) = 494,4, p <0,0001, ηp2 = 0,483] и возрастной группы [ F (2,530) = 6,9, p <0,001, ηp2 = 0,025] и значительное взаимодействие двух факторов [ F (2,530) = 7,4, p <0,001, ηp2 = 0,027]. Это взаимодействие было связано с тем, что участники старшего возраста показали более высокую долю пропущенных целей в состоянии с двумя спинами ( M = 17,8%; SD = 19,3), чем молодые участники ( M = 11.5%; SD = 10,9; p <0,0001), тогда как в задании 0-back не было обнаружено никаких групповых различий. Подобно RT, эта закономерность была подтверждена групповыми различиями в расчетных показателях разницы между двумя и нулевыми условиями (старые: M = 17,6%, SD = 19,1 по сравнению с молодыми: M = 11,3 %, SD = 10,9, p <0,0001; пожилые и средние: M = 15,2%, SD = 13,6, p > 0,05; и молодые vs.среднего возраста, p <0,05).

РИСУНОК 2. Процент пропущенных целей в заданиях с нулевым и двумя задними сторонами в группах молодого, среднего и пожилого возраста. Планки погрешностей отражают стандартные отклонения.

Психометрические тесты

Прямой и обратный диапазон цифр

ANOVA прямого / обратного DS выявил основные эффекты для условия задачи [«вперед» и «назад»; F (1526) = 151,7, p <0,0001, ηp2 = 0,224] и возрастная группа [ F (2,526) = 23.2, p <0,0001, ηp2 = 0,081] и значимое взаимодействие двух факторов [ F (2,526) = 9,1, p <0,0001, ηp2 = 0,034]. Бонферрони скорректировал апостериорных тестов и показал, что молодые испытуемые ( M = 8,1; SD = 2,3) не повторяли больше серий цифр в прямом состоянии по сравнению со старыми испытуемыми ( M = 7,6; SD ). = 2,6, p > 0,05). Однако группа среднего возраста ( M = 8.8; SD = 3,0) показал явно лучшую результативность по сравнению со старыми испытуемыми ( p <0,0001). Надежность повторного теста прямого теста на размах цифр составила 0,421 ( p <0,005) в среднем возрасте и 0,564 ( p <0,0001) в старшей группе.

В заднем состоянии участники как молодого, так и среднего возраста превзошли более старших ( M = 7,4; SD = 2,1 по сравнению с M = 7,5; SD = 2,5; по сравнению с M = 5 .9; SD = 1,5; оба значения p <0,0001; для молодых, средних и пожилых людей соответственно). Не было обнаружено различий между группами молодого и среднего возраста ( p > 0,05). Надежность повторного теста обратного теста с размахом цифр составила 0,345 ( p <0,01) в среднем возрасте и 0,457 ( p <0,0001) в старшей группе.

На рис. 3 показаны описательные результаты.

РИСУНОК 3. Разряд цифр. Количество правильно повторяемых числовых рядов в прямом и обратном порядке в группах молодого, среднего и пожилого возраста.Планки погрешностей отражают стандартные отклонения.

Свободная речь

Односторонний дисперсионный анализ показал значимое влияние возрастной группы [ F (2,518) = 4,0, p <0,05]. Количество произведенных слов в старшей группе ( M = 43,8, SD = 12,6) было ниже, чем в среднем возрасте ( M = 47,3, SD = 16,6; p <0,05) и младше субъектов ( M = 47,5, SD = 12,6; p <0.05). Описательные результаты представлены на рисунке 4. Не было обнаружено различий между субъектами молодого и среднего возраста ( p > 0,05). Надежность повторного тестирования вербальной беглости составила 0,657 ( p <0,0001) в среднем возрасте и 0,730 ( p <0,0001) в старшей группе.

РИСУНОК 4. Общее количество правильно произнесенных слов в тесте на беглость речи в группах молодого, среднего и пожилого возраста. Планки погрешностей отражают стандартные отклонения.

Тест вербального обучения и памяти (VLMT)

Серия однофакторных дисперсионных анализов, проведенных для наиболее важных параметров VLMT, показала достоверные групповые различия (см. Рисунок 5).

РИСУНОК 5. Общее количество правильно произнесенных слов в субтестах теста вербального обучения и памяти (VLMT) в группах молодого, среднего и пожилого возраста. Планки погрешностей отражают стандартные отклонения.

Эффективность обучения, отраженная общим баллом в испытаниях с 1 по 5, показала возрастное снижение [ F (2,518) = 243.2, p <0,0001], что предполагает самые высокие баллы у молодых ( M = 58,5, SD = 7,3) среднего возраста ( M = 54,2, SD = 8,3) и самые низкие в самая старая группа ( M = 39,1, SD = 9,8). Апостериорные тесты выявили существенные различия между всеми группами (все значения p <0,0001). Надежность повторного тестирования общей оценки испытаний с 1 по 5 составила 0,731 ( p <0.0001) в среднем возрасте и 0,572 ( p <0,0001) в старшей группе.

Кроме того, отзыв списка помех B (испытание 6) показал значимые групповые различия [ F (2,518) = 180,5, p <0,0001] с уменьшением количества правильно отозванных элементов из молодых ( M = 12,9; SD = 2,0) до среднего возраста ( M = 11,8; SD = 2,5) для пожилых людей ( M = 7,9; SD = 2,8). Группы значительно отличались друг от друга (все значения p <0.0001). Надежность повторного теста вербальной беглости составила 0,298 ( p <0,05) в среднем возрасте и 0,190 ( p <0,05) в старшей группе.

Отсроченный отзыв списка (испытание 7) показал аналогичную картину снижения успеваемости с возрастом [ F (2,518) = 151,5, p <0,0001], что указывает на большее количество правильно запомненных элементов у молодых ( M = 12,9; SD = 2,2) по сравнению с людьми среднего возраста ( M = 11.7; SD = 2,7) по сравнению со старыми участниками ( M = 7,9; SD = 3,1). Все группы значительно отличались друг от друга (все p ’s <0,001). Надежность повторного теста вербальной беглости составила 0,657 ( p <0,0001) в среднем возрасте и 0,662 ( p <0,0001) в старшей группе.

Испытание распознавания 15 старых и 15 похожих новых слов не выявило различий между группами [ F (2,518) = 1,0, p = 0.353]. Это говорит о том, что узнавание знакомых предметов среди новых — единственный параметр памяти, не зависящий от возраста. Надежность повторного теста вербальной беглости составила 0,951 ( p <0,0001) в среднем возрасте и 0,458 ( p <0,0001) в старшей группе.

Тест словарного запаса с множественным выбором (MWT-B)

Односторонний дисперсионный анализ показал влияние возрастной группы [ F (2,473) = 27,3, p <0,0001], что указывает на меньшее количество правильных элементов у молодых ( M = 29.0, SD = 3,5) по сравнению с участниками среднего возраста ( M = 31,7, SD = 2,7) и старыми участниками ( M = 31,3, SD = 3,6). Описательные результаты представлены на рисунке 6. Хотя группы среднего и старшего возраста не отличались друг от друга ( p = 0,84), обе старшие группы превзошли молодых участников (обе p <0,0001). Соответствующие показатели IQ составляют 107,7 у молодых, 118,6 у среднего возраста и 117,6 у пожилых участников.Надежность повторного теста вербальной беглости составила 0,727 ( p <0,0001) в старшей группе.

РИСУНОК 6. Общее количество правильно отмеченных слов в словарном тесте с множественным выбором (MWT-B) в группах молодого, среднего и пожилого возраста. Планки погрешностей отражают стандартные отклонения.

Цифра-символ-тест

Односторонний дисперсионный анализ выявил значительные групповые различия в количестве правильно заполненных символов [ F (2,518) = 164,5, p <0.0001]. Количество правильно заполненных символов уменьшалось с возрастом ( M = 65,1, SD = 11,2 против M = 57,9, SD = 9,7 против M = 44,9, SD = 10,6, для молодые, средние и пожилые люди соответственно; см. рисунок 7). Апостериорные тесты показали существенные различия между всеми группами (все значения p <0,0001). Надежность повторной проверки теста «цифра-символ» составила 0,666 ( p <0.0001) в среднем возрасте и 0,821 ( p <0,0001) в старшей группе.

РИСУНОК 7. Общее количество правильно составленных символов в тесте «Цифра-символ» (DST) в группах молодого, среднего и пожилого возраста. Планки погрешностей отражают стандартные отклонения.

d2 Тест

Односторонний дисперсионный анализ показал значительные различия между возрастными группами [ F (2,521) = 44,9, p <0,0001]. Число правильно скрещенных символов после преобразования z уменьшалось в зависимости от возраста ( M = 0.58; SD = 1,02 против M = -0,17; SD = 0,83; против M = -0,31; SD = 0,91; для молодых, средних и пожилых людей соответственно; см. рисунок 8). В то время как Бонферрони скорректировал post hoc, сравнение между участниками среднего и пожилого возраста было незначительным ( p = 0,458), остальные различия были значительными (все значения p <0,0001). Надежность повторного тестирования теста d2 составила 0,799 ( p <0.0001) в среднем возрасте и 0,700 ( p <0,0001) в старшей группе.

РИСУНОК 8. z — преобразованное количество правильно отмеченных символов в тесте d2 в группах молодого, среднего и пожилого возраста. Планки погрешностей отражают стандартные отклонения.

Stroop Task

ANOVA с факторами типа задачи и возрастной группы выявил основные эффекты для типа задачи [Струп 1 против Струпа 2 против Струпа 3; F (2,1016) = 2819,3, p <0.0001, ηp2 = 0,847], возрастная группа [ F (2,508) = 94,4, p <0,0001, ηp2 = 0,279] и значимое взаимодействие обоих факторов [ F (4,1016) = 116,5, p <0,0001, ηp2 = 0,314]. Последующее обследование показало более низкую производительность в Stroop 3, чем в Stroop 2 и Stroop 1 ( M = 36,0 с; SD = 10,9 по сравнению с M = 20,8 с; SD = 4,2 по сравнению с M = 13,8; SD = 2,5 с, все значения p <0.0001). Что еще более важно, в то время как между участниками среднего и старшего возраста не было обнаружено разницы в выполнении Stroop 1 ( M = 14,1 с; SD = 3,8; по сравнению с M = 14,4 с; SD = 2,8 , p > 0,05), существенные различия были обнаружены между молодыми ( M = 12,8 с; SD = 2,0) и участниками среднего и молодого и пожилого возраста ( p- значения <0,0001). Производительность в задаче Stroop 2 снижалась с возрастом ( M = 19.4 с; SD : 3,4 против M = 20,8 с; SD = 3,7; vs. M = 22.0 с; SD = 4,2; для молодых, средних и пожилых людей соответственно; все p -значения <0,01). Обработка помех, измеренная с помощью задачи Stroop 3, сильно увеличивалась в зависимости от возраста ( M = 28,8 с; SD = 6,2 по сравнению с M = 33,6 с; SD = 7,6; по сравнению с M = 44,0 s; SD = 11,6; для молодых, средних и старых испытуемых соответственно; все p -значения <0.0001, см. Рисунок 9). Надежность повторного тестирования теста Stroop 3 составила 0,754 ( p <0,0001) в среднем возрасте и 0,627 ( p <0,0001) в старшей группе.

РИСУНОК 9. Среднее время в секундах, необходимое для выполнения задач Stroop 1, 2 и 3 в группах молодого, среднего и пожилого возраста. Планки погрешностей отражают стандартные отклонения.

Наконец, эффект интерференции, оцениваемый по разнице в баллах между Stroop 3 и Stroop 2, также существенно увеличивался с возрастом [ F (2,508) = 134.7, p <0,0001; M = 9,4 с; SD = 4,7 против M = 12,9 с; SD = 6,1; против M = 21,9 с; SD = 9,6; для молодых, средних и пожилых людей соответственно; все p -значения <0,0001).

Испытание на создание следа (TMT)

ANOVA с типом задачи факторов (TMT-A против TMT-B) и возрастной группой, проведенной для задачи TMT, выявил основные эффекты типа задачи, указывающие на более длительное время выполнения версии B, чем версия A [68 с vs.28 с; F (1,501) = 1395,4, p <0,0001, ηp2 = 0,736], возрастная группа [ F (1,501) = 156,6, p <0,0001, ηp2 = 0,385], и взаимодействие между типом задачи и возрастная группа [ F (2,501) = 81,3, p <0,0001, ηp2 = 0,245]. Описательные данные представлены на рисунке 10. Тесты Post hoc выявили возрастное замедление в задаче TMT-A ( M = 21,9 с; SD = 6,5 против M = 27,1 с; SD = 9.2; против M = 37,8 с; SD = 12,6; для молодых, средних и пожилых людей соответственно; все p -значения <0,0001), а также в задаче TMT-B ( M = 47,4 с; SD = 16,1 по сравнению с M = 62,7 с; SD = 23,3; по сравнению с M = 95,8 с; SD = 37,4; для молодых, средних и старых испытуемых соответственно; все p -значения <0,0001). Надежность повторного тестирования теста TMT-B составила 0,381 ( p <0.01) в группе среднего возраста. Нет данных по повторному тестированию старых особей.

РИСУНОК 10. Среднее время в секундах, необходимое для выполнения задач TMT-A и TMT-B в группах молодого, среднего и пожилого возраста. Планки погрешностей отражают стандартные отклонения.

Чтобы оценить эффект переключения между измерениями задачи и разложить взаимодействие, была вычислена разница между TMT-B и TMT-A, которая сравнивалась между возрастными группами. Однофакторный дисперсионный анализ показал увеличение способности к переключению в зависимости от возраста [ F (2,501) = 81.3, p <0,0001; M = 25,6 с; SD = 14,2 против M = 35,6 с; SD = 20,1; против M = 58,1 с; SD = 32,2; для молодых, средних и пожилых людей соответственно; все p -значения <0,0001].

Корреляционный анализ

В таблице 1 показаны результаты корреляционного анализа. В целом, можно наблюдать значительную корреляцию между показателями n -back и результатами других психометрических тестов в отношении точности, а не скорости ответов.Результативность теста d2 коррелирует с показателями n -back в старой группе, тогда как Trial Making Test и n- back performance коррелируют во всех возрастных группах. Модель значимых отношений различается между возрастными группами. Наиболее поразительно то, что в то время как результат n -back у молодых испытуемых показывает самую сильную корреляцию с показателями TMT-B по скорости и Stroop 3 по точности (переключение и управление помехами), группа среднего возраста демонстрирует корреляцию с показателями размаха цифр ( кратковременная и рабочая память) и производительность Stroop 1 и 2 (скорость обработки) и производительность в TMT-B.У старых участников корреляции смещаются в сторону способности внимания и вербальной памяти (тест на беглость слов, d2, тест с цифрами и символами, вербальное обучение и тест памяти).

ТАБЛИЦА 1. Корреляция между показателями n -back (разница во времени отклика и точности между условиями 0-back и 2-back) и показателями эффективности различных психометрических тестов.

Наконец, мы провели подтверждающий корреляционный анализ с использованием разностных оценок (несовместимость – совместимость) для точности из компьютерной задачи Струпа.В то время как молодая группа показала корреляцию между n -back и оценкой помехи Струпа в точности r = 0,235, p = 0,003. Эта ассоциация была ослаблена в группе среднего возраста r = 0,199, p = 0,007 и отсутствовала у участников старшего возраста r = 0,139, p = 0,054.

Обсуждение

В настоящем исследовании мы изучали производительность молодых, средних и пожилых участников в задании n -back, а также в других когнитивных тестах, чтобы исследовать изменения когнитивных функций и, в частности, WM на протяжении всей жизни.Вторая цель настоящего исследования состояла в том, чтобы проанализировать, какие конкретные когнитивные функции связаны с выполнением задания n -back у молодых, средних и пожилых участников, чтобы более подробно выяснить основные механизмы снижения WM с возрастом.

Первая гипотеза, утверждающая, что производительность в задаче n -back, а также в широком диапазоне гибких когнитивных задач снижается с возрастом, подтвердилась, за исключением задержки распознавания в VLMT и MWT-B, представляющих меры кристаллизованные функции.Другие психометрические задания (2-назад, Backward-Forward-DS, Digit-Symbol Test, Word Fluency, VLMT, d2, TMT и Stroop) были недвусмысленными и подтверждали гипотезу о том, что подвижные когнитивные функции с возрастом теряют работоспособность. В частности, лежащие в основе конструкции, такие как скорость обработки (0-back, Stroop 1, Stroop 2, TMT-A), WMC (2-back, Backward-DS), интервал краткосрочной памяти (Forward-DS), беглость речи, способность к обучению (VLMT Σ1-5), устойчивое и сфокусированное внимание (d2, тест цифро-символ, TMT-A), обработка помех (Stroop 3) и способность к переключению (TMT-B) снижаются с возрастом, что уже проявляется у субъектов среднего возраста.Важно отметить, что возрастное снижение этих задач не может быть объяснено просто общим снижением скорости обработки с возрастом, поскольку некоторые параметры, такие как показатель WM (2-назад – 0-обратно), оценка помех ( Stroop 3 – Stroop 2) и затраты на переключение (TMT-B – TMT-A) показали возрастное снижение после устранения индивидуальных различий в скорости. Эти результаты согласуются с другими результатами по возрастным изменениям управляющих функций (Salthouse, 1991, 2015; Van der Linden et al., 1994; Грегуар и Ван дер Линден, 1997 год; Бравер и Уэст, 2008; Basak and Verhaeghen, 2011; Бопп и Верхаген, 2018; Gajewski et al., 2018, но см. Verhaeghen, 2011, 2014; Рей-Мермет и Гаде, 2017; Рей-Мермет и др., 2017).

Однако наиболее важные результаты относятся к нашей второй гипотезе: корреляции между n -спиной, успеваемостью и другими психометрическими задачами по отношению к различным конструктам в зависимости от возраста. Этот анализ проливает больше света на конкретные возрастные изменения когнитивных стратегий во время выполнения упражнений с двумя спинами.В частности, мы исследовали корреляции между выполнением задачи n -back и другими психометрическими задачами в каждой возрастной группе и ожидали, что когнитивные функции, которые разделяют вариацию с 2-back, будут коррелировать, тогда как 2-back-производительность не должна коррелировать. с мерами несвязанных функций. Корреляционный анализ дал коэффициенты от малых до умеренных, но значимые между 0,2 и 0,4 (см. Schmiedek et al., 2014, для обсуждения возможных причин). Одной из причин может быть используемая разница между 2-back и 0-back в качестве меры WMC.Однако более чувствительными могут быть чистая RT и оценка точности для каждого условия. Таким образом, корреляции в настоящем исследовании отражают связи между различными когнитивными областями и чистую меру возможностей WM.

Результаты показывают, что производительность n -back у молодых участников в основном отличается от исполнительных функций, таких как контроль помех (Stroop 3) по точности и переключение задач и обновление (TMT-B) по скорости. Участники среднего возраста продемонстрировали связь между показателями точности 2-back и показателями краткосрочного и WM (Forward- and Backward-DS), скоростью обработки (Stroop 1 и 2) и переключением задач и обновлением (TMT-B) , в то время как результаты более старших участников в тесте n- были связаны с d2, тестом цифр-символов и TMT-A, отражая меры внимания и скорости обработки, различные домены памяти (VLMT), а также переключение задач и обновление ( TMT-B).Таким образом, результаты показывают, что более молодые люди задействуют в основном исполнительные функции для выполнения задания с двумя спинами, тогда как у более старших испытуемых производительность связана в первую очередь с функциями внимания. Наконец, тот факт, что TMT-B коррелировал с производительностью n -back в каждой группе, предполагает, что переключение задач и обновление являются общей функцией, которая постоянно связана с этой задачей на протяжении всего жизненного цикла.

Хотя, как обсуждалось выше, корреляционный анализ предоставил умеренные коэффициенты, этот вывод был усилен результатами подтверждающего корреляционного анализа с использованием оценок интерференции из компьютеризированной версии теста Струпа: в то время как существенная корреляция между оценками интерференции в точности Струпа test и n -back в точности были обнаружены у молодых испытуемых, эта связь ослабла в группе среднего возраста и исчезла у старых участников.Эти результаты позволяют сделать некоторые осторожные выводы о функциональных механизмах, влияющих на результативность n -back в молодом, среднем и старшем возрасте. Во-первых, раннее снижение контроля помех, оцененное Stroop 3, уже очевидное в группе среднего возраста (как показано на рисунке 9), может потребовать компенсации недостающей функции другой. Некоторые функции не подвержены или, по крайней мере, в меньшей степени подвержены возрастному снижению (например, 0-назад на рисунке 2, Stroop 1 и 2 на рисунке 9 или отложенное распознавание на рисунке 5).Дефицит управляющих функций, таких как обработка помех, используемых в основном в молодом возрасте, может быть компенсирован менее уязвимыми и менее скомпрометированными когнитивными функциями за счет непроизвольного изменения стратегии (Park and Reuter-Lorenz, 2009).

Существенная корреляция между Stroop 3 и 2-back у молодых участников усиливает выводы Kwong See and Ryan (1995), которые показали, что n -back больше отличается от Stroop, чем с задачами STM. Эти и наши результаты показывают, что обработка помех имеет решающее значение как в задачах 2-back, так и в Stroop.Это предполагает, что n -back включает обработку помех: кажется правдоподобным, что ингибирование недавно сохраненного элемента в испытании n -1 и повторная активация предмета из испытания n -2 для сравнения его с предстоящим элементом в испытании № ​​ — решающий процесс, включенный в задачу. Точно так же в задаче Струпа ингибирующий контроль необходим для подавления заученной реакции на имя неконгруэнтного цвета. Это соответствует представлению о том, что WM и тормозящий контроль нуждаются друг в друге и возникают одновременно, поскольку всякий раз, когда одна цель удерживается в уме, нерелевантная информация должна подавляться (Kane and Engle, 2003; Diamond, 2013).Это также соответствует нынешним моделям, предполагающим, что n- back можно описать как парадигму, включающую обработку конфликтов (Rac-Lubashevsky and Kessler, 2016a, Rac-Lubashevsky and Kessler, 2016b).

Наши результаты также согласуются с возрастным снижением управляющих функций, описанным в литературе, но механизмы, лежащие в основе компенсаторных стратегий для выполнения задачи, требующей исполнительного контроля, все еще менее понятны (Turner and Spreng, 2012; Sala-Llonch et al., 2015). Результаты настоящего исследования показывают, что ресурсы внимания, память, поддержание цели, постоянное переключение и обновление являются важными процессами, важными для успешного выполнения задачи n -back в старшем возрасте, тогда как контроль вмешательства, по-видимому, отражает наиболее актуальную задачу. домен у молодых людей. Таким образом, можно предположить, что широкие ресурсы обработки задействованы в компенсации управленческого дефицита в старшем возрасте, в то время как молодые субъекты используют несколько, но более эффективных исполнительных функций для выполнения задачи n -back.

Заключение

В целом, наши результаты согласуются с предыдущими результатами, в которых сообщалось о возрастном снижении n — работоспособности спины и снижении наиболее подвижных когнитивных функций. Этот спад начинается уже в среднем возрасте. Сильное возрастное нарушение наблюдалось в отношении управляющих функций, которые имеют решающее значение для успешного выполнения задания n- для спины. Корреляционный анализ, проведенный для каждой возрастной группы отдельно, указывает на связь между выполнением n -back и вмешательством Струпа как в бумажном карандаше, так и в компьютеризированной версии задания у молодых людей, тогда как эта связь была ослаблена или даже отсутствовала в более старшем возрасте.Вместо этого другие когнитивные функции, такие как внимание, кратковременная и долговременная память, были связаны с n -back performance в среднем и старшем возрасте. Наиболее последовательной функцией, связанной с производительностью спины n- во всех возрастных группах, было переключение внимания и обновление, как измерено с помощью TMT-B. Результаты настоящего исследования указывают на связанный с возрастом непроизвольный сдвиг в стратегиях обработки для успешного выполнения задачи n -back и для компенсации дефицита в управлении помехами.

В совокупности задача с двумя спинами представляет собой сложную когнитивную задачу, которая измеряет конгломерат различных когнитивных функций, которые по-разному задействованы в зависимости от возраста. Для более детального извлечения функциональных компонентов необходимы дальнейшие исследования.

Авторские взносы

PG разработал исследование, проанализировал данные и написал рукопись. EH проанализировал данные и написал рукопись. MF разработал исследование и утвердил окончательную версию рукописи. ST проанализировал данные и написал рукопись.EW написал рукопись и одобрил окончательную версию рукописи.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Мы благодарим Клаудию Фриг, Инес Момбрей и Кристиан Вестедт за проведение тестирования и Люджера Бланке за разработку программного обеспечения и техническую поддержку.Мы хотим поблагодарить команду Dortmund Vital Study Силке Джойко и Каролу Райффен. Исследование, представленное в настоящей статье, было частично поддержано Страховой ассоциацией (GDV, Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft). Мы также хотим поблагодарить рецензентов за важные и вдумчивые комментарии к предыдущей версии этой статьи. Публикация поддержана фондом открытого доступа Общества Лейбница и Техническим университетом Дортмунда.

Список литературы

Акерман П.Л., Байер, М. Э., Бойл, М. О. (2005). Рабочая память и интеллект: одинаковые или разные конструкции? Psychol. Бык. 131, 30–60. DOI: 10.1037 / 0033-2909.131.1.30

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Баддели, А. Д. (1986). Рабочая память. Оксфорд: Издательство Оксфордского университета.

Google Scholar

Балтес, П. Б. (1987). Теоретические положения психологии развития на протяжении всей жизни: о динамике между ростом и упадком. Dev. Psychol. 23, 611–626. DOI: 10.1037 / 0012-1649.23.5.611

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Basak, C., и Verhaeghen, P. (2011). Старение и переключение фокуса внимания в рабочей памяти: возрастные различия в доступности предметов, но не в доступности предметов. J. Gerontol. B Psychol. Sci. Soc. Sci. 66B, 519–526. DOI: 10.1093 / geronb / gbr028

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бравер, Т.С., Уэст, Р.(2008). «Рабочая память, исполнительный контроль и старение», в Справочник по старению и познанию , 3-е изд., Ред. Ф. И. Крейк и Т. Салтхаус (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Psychology Press), 311–372.

Google Scholar

Бриккенкамп Р. (1972). d2-Aufmerksamkeits-Belastungs-Test. Göttingen: Hogrefe.

Google Scholar

Кейс, Р., Курланд, М. Д., и Голдберг, Дж. (1982). Операционная эффективность и рост кратковременной памяти. Дж.Exp. Детская психол. 33, 386–404. DOI: 10.1016 / 0022-0965 (82)

-6

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Цесельски, К. Т., Лесник, П. Г., Савой, Р. Л., Грант, Э. П., и Альфорс, С. П. (2006). Развивающие нейронные сети у детей, выполняющих категориальное задание N-back. Neuroimage 33, 980–990. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2006.07.028

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Колом, Р., Абад, Ф. Дж., Кирога, М.А., Ши П. С. и Флорес-Мендоза К. (2008). Рабочая память и интеллект — это взаимосвязанные конструкции, но почему? Интеллект 36, 584–606. DOI: 10.1016 / j.intell.2008.01.002

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Конвей, А. Р., Кейн, М. Дж., Бантинг, М. Ф., Хамбрик, Д. З., Вильгельм, О., и Энгл, Р. У. (2005). Задачи по объему рабочей памяти: методический обзор и руководство пользователя. Psychonom. Бык. Rev. 12, 769–786. DOI: 10.3758 / BF03196772

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Конвей, А.Р. А., Кейн, М. Дж., И Энгл, Р. У. (2003). Объем рабочей памяти и его отношение к общему интеллекту. Trends Cogn. Sci. 7, 547–552. DOI: 10.1016 / j.tics.2003.10.005

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Крейк, Э. Л. М. (1977). «Возрастные различия в человеческой памяти», в Справочник по психологии старения , ред. Дж. Э. Биррен и К. В. Шай (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Ван Ностранд Рейнхольд), 384–420.

Google Scholar

Даффнер, К.R., Chong, H., Sun, X., Tarbi, E.C., Riis, J.L., McGinnis, S.M, et al. (2011). Механизмы, лежащие в основе возрастных и связанных с производительностью различий в рабочей памяти. J. Cogn. Neurosci. 23, 1298–1314. DOI: 10.1162 / jocn.2010.21540

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Данеман М. и Карпентер П. А. (1980). Индивидуальные различия в рабочей памяти и чтении. J. Вербальное обучение вербальному поведению. 19, 450–466. DOI: 10.1016 / S0022-5371 (80)

-6

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Доббс, А.Р. и Рул Б. Г. (1989). Возрастные различия рабочей памяти у взрослых. Psychol. Старение 4, 500–503. DOI: 10.1037 / 0882-7974.4.4.500

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эккер, У. К., Оберауэр, К., Левандовски, С. (2014). Обновление рабочей памяти включает удаление отдельных элементов. J. Mem. Lang. 74, 1–15. DOI: 10.1016 / j.jml.2014.03.006

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Энгл, Р. В., Тухольски, С. В., Лафлин, Дж. Э.и Конвей А. Р. (1999). Рабочая память, кратковременная память и общий подвижный интеллект: подход со скрытыми переменными. J. Exp. Psychol. Gen. 128, 309–331. DOI: 10.1037 / 0096-3445.128.3.309

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фридман, Н. П., Мияке, А., Корли, Р. П., Янг, С. Е., Дефриз, Дж. К., и Хьюитт, Дж. К. (2006). Не все исполнительные функции связаны с интеллектом. Psychol. Sci. 17, 172–179. DOI: 10.1111 / j.1467-9280.2006.01681.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фридман, Н. П., Мияке, А., Янг, С. Е., Дефрис, Дж. К., Корли, Р. П. и Хьюит, Дж. К. (2008). Индивидуальные различия в управляющих функциях почти полностью имеют генетическое происхождение. J. Exp. Psychol. Gen. 137, 201–225. DOI: 10.1037 / 0096-3445.137.2.201

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гаевски, П. Д., Фалькенштейн, М. (2012). Улучшение выбора ответа и обнаружения ошибок при старении, вызванное тренировкой, оцениваемое переключением задач: эффекты когнитивных, физических и релаксационных тренировок. Фронт. Гм. Neurosci. 6: 130. DOI: 10.3389 / fnhum.2012.00130

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гаевский, П. Д., Фалькенштейн, М. (2014). Возрастная ССП и осцилляторная динамика ЭЭГ в задании n -back. J. Psychophysiol. 28, 162–177. DOI: 10.1027 / 0269-8803 / a000123

CrossRef Полный текст

Гаевский, П. Д., Фалькенштейн, М. (2015). Длительная физическая активность связана с меньшей отвлекаемостью при выполнении задачи по вмешательству Струпа в пожилом возрасте: данные ERP. Brain Cogn. 98, 89–101. DOI: 10.1016 / j.bandc.2015.06.004

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гаевский, П. Д., Фалькенштейн, М. (2018). ERP и поведенческие эффекты физических и когнитивных тренировок на рабочую память при старении: рандомизированное контролируемое исследование. Neural Plast 2018: 3454835. DOI: 10.1155 / 2018/3454835

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гаевски П.Д., Фердинанд Н., Крей, Дж., И Фалькенштейн, М. (2018). Понимание источников возрастных различий взрослых при переключении задач: поведенческие и ERP-исследования. Neurosci. Biobehav. Rev. 92, 255–275. DOI: 10.1016 / j.neubiorev.2018.05.029

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гаевский, П. Д., Фройд, Г., и Фалькенштейн, М. (2017). Когнитивное обучение устойчиво улучшает исполнительные функции у промышленных рабочих среднего возраста, что оценивается путем переключения задач: рандомизированное контролируемое исследование ERP. Фронт. Гм. Neurosci. 11:81. DOI: 10.3389 / fnhum.2017.00081

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гевинс, А., Смит, М. Э. (2000). Нейрофизиологические показатели рабочей памяти и индивидуальных различий в когнитивных способностях и когнитивном стиле. Cereb. Cortex 10, 829–839. DOI: 10.1093 / cercor / 10.9.829

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Грегуар Дж. И Ван дер Линден М. (1997).Влияние возраста на размах пальцев вперед и назад. Aging Neuropsychol. Cogn. 4, 140–149. DOI: 10.1080 / 13825589708256642

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хашер Л. и Закс Р. Т. (1988). «Рабочая память, понимание и старение: обзор и новый взгляд», в Психология обучения и мотивации: достижения в исследованиях и теории , изд. Г. Х. Бауэр (Сан-Диего, Калифорния: Academic Press), 193–225.

Google Scholar

Хоккей, А., и Геффен, Г. (2004). Одновременная валидность и надежность теста-ретеста задачи визуально-пространственной рабочей памяти. Интеллект 32, 591–605. DOI: 10.1016 / j.intell.2004.07.009

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хорн, Дж. Л., и Кеттелл, Р. Б. (1967). Возрастные различия в жидком и кристаллизованном интеллекте. Acta Psychol. 26, 107–129. DOI: 10.1016 / 0001-6918 (67)

-X

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рупор, W.(1983). L-P-S Leistungsprüfsystem. Göttingen: Hogrefe.

Джегги, С. М., Бушкуль, М., Йонидес, Дж., И Перриг, В. Дж. (2008). Улучшение подвижного интеллекта с помощью тренировки рабочей памяти. Proc. Nat. Акад. Sci. США 105, 6829–6833. DOI: 10.1073 / pnas.0801268105

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Джегги, С. М., Бушкуль, М., Перриг, В. Дж., И Мейер, Б. (2010). Одновременная действительность задачи N -back в качестве меры рабочей памяти. Память 18, 394–412. DOI: 10.1080 / 09658211003702171

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Jonides, J., Schumacher, E.H., Smith, E.E., Lauber, E.J., Awh, E., Minoshima, S., et al. (1997). Нагрузка на вербальную рабочую память влияет на региональную активацию мозга, измеренную с помощью ПЭТ. J. Cogn. Neurosci. 9, 462–475. DOI: 10.1162 / jocn.1997.9.4.462

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кейн, М. Дж., Конвей, А. Р., Миура, Т. К., и Колфлеш, Г. Дж. Х. (2007). Рабочая память, контроль внимания и задача N -back: вопрос валидности конструкции. J. Exp. Psychol. Учиться. Mem. Cogn. 33, 615–622. DOI: 10.1037 / 0278-7393.33.3.615

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кейн, М. Дж., И Энгл, Р. У. (2002). Роль префронтальной коры в объеме рабочей памяти, исполнительном внимании и общем подвижном интеллекте: перспектива индивидуальных различий. Psychonom. Бык. Ред. 9, 637–671. DOI: 10.3758 / BF03196323

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кейн, М. Дж., И Энгл, Р. У. (2003). Объем рабочей памяти и контроль внимания: вклад игнорирования цели, соревнования в ответах и ​​поставленной задачи на вмешательство Струпа. J. Exp. Psychol. Gen. 132, 47–70. DOI: 10.1037 / 0096-3445.132.1.47

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кейн, М.Дж., Хэмбрик Д. З. и Конвей А. Р. (2005). Объем рабочей памяти и подвижный интеллект — это тесно связанные конструкции: комментарий к Аккерману, Байеру и Бойлю (2005). Psychol. Бык. 131, 66–71. DOI: 10.1037 / 0033-2909.131.1.66

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст

Кейн, М. Дж., Хамбрик, Д. З., Тухольски, С. В., Вильгельм, О., Пейн, Т. В., и Энгл, Р. В. (2004). Общий объем рабочей памяти: латентно-переменный подход к вербальному и зрительно-пространственному объему памяти и рассуждениям. J. Exp. Psychol. Gen. 133, 189–217. DOI: 10.1037 / 0096-3445.133.2.189

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Карбах, Дж., И Верхаген, П. (2014). Как заставить рабочую память работать: метаанализ исполнительного контроля и тренировки рабочей памяти у пожилых людей. Psychol. Sci. 25, 2027–2037. DOI: 10.1177 / 0956797614548725

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кесслер Ю., Оберауэр К.(2014). Задержка обновления рабочей памяти отражает стоимость переключения между режимами обслуживания и обновления. J. Exp. Psychol. Учиться. Mem. Cogn. 40, 738–754. DOI: 10.1037 / a0035545

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Квонг Си, С. Т., и Райан, Э. Б. (1995). Когнитивное посредничество взрослых возрастных различий в языковой деятельности. Psychol. Старение 10, 458–468. DOI: 10.1037 / 0882-7974.10.3.458

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Киллонен, П.К. и Кристал Р. Э. (1990). Разумная способность — это (немного больше) объем рабочей памяти? Интеллект 14, 389–433. DOI: 10.1016 / S0160-2896 (05) 80012-1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лерл, С. (1995). Mehrfach-Wortwahl-Test (MWT). Erlangen: Medizinische Verlagsgesellschaft.

Google Scholar

Миллер, Э. К., и Коэн, Дж. Д. (2001). Интегративная теория функции префронтальной коры. Annu. Rev. Neurosci. 24, 167–202. DOI: 10.1146 / annurev.neuro.24.1.167

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Миллер, К. М., Прайс, К. К., Окун, М. С., Монтиджо, Х., и Бауэрс, Д. (2009). Является ли задача N -back действительным нейрофизиологическим критерием оценки рабочей памяти? Arch. Clin. Neuropsychol. 24, 711–717. DOI: 10.1093 / arclin / acp063

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Миссонье, П., Голд, Г., Леонардс, У., Коста-Фацио, Л., Мишель, Дж. П., Ибаньес, В. и др. (2004). Старение и рабочая память: ранние нарушения активации ЭЭГ задних отделов коры. J. Neural Transm. 111, 1141–1154. DOI: 10.1007 / s00702-004-0159-2

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Майерс, Н.Э., Стокс, М.Г., и Нобре, А.С. (2017). Приоритет информации во время рабочей памяти: помимо постоянного внутреннего внимания. Trends Cogn. Sci. 21, 449–461. DOI: 10.1016 / j.tics.2017.03.010

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Оберауэр, К. (2005). Связывание и торможение в рабочей памяти: индивидуальные и возрастные различия в краткосрочном узнавании. J. Exp. Psychol.Gen. 134, 368–387. DOI: 10.1037 / 0096-3445.134.3.368

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Оберауэр К., Шульце Р., Вильгельм О. и Сусс Х. М. (2005). Рабочая память и интеллект — их взаимосвязь и взаимосвязь: комментарий к Акерману, Байеру и Бойлю (2005). Psychol. Бык. 131, 61–65. DOI: 10.1037 / 0033-2909.131.1.61

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст

Оберауэр К., Зюсс Х.-М., Вильгельм О. и Виттманн В. В. (2003). Многогранность рабочей памяти — хранение, обработка, контроль и координация. Интеллект 31, 167–193. DOI: 10.1016 / S0160-2896 (02) 00115-0

CrossRef Полный текст | Google Scholar

О’Рейли, Р. К., и Фрэнк, М. Дж. (2006). Как заставить рабочую память работать: вычислительная модель обучения в лобной коре и базальных ганглиях. Neural Comput. 18, 283–328. DOI: 10.1162 / 089976606775093909

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Освальд, В. Д., Флейшманн, У. М. (1986). Nürnberger-Alters-Inventar NAI. Testkasten und Kurzmanual. Нюрнберг: Universität Erlangen-Nürnberg.

Оуэн, А. М., Макмиллан, К. М., Лэрд, А. Р., Буллмор, Э. (2005). N — парадигма обратной рабочей памяти: метаанализ нормативных функциональных нейровизуализационных исследований. Hum. Brain Mapp. 25, 46–59. DOI: 10.1002 / hbm.20131

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Парк, Д. К., и Рейтер-Лоренц, П. (2009). Адаптивный мозг: старение и нейрокогнитивные основы. Annu. Rev. Psychol. 60, 173–196. DOI: 10.1146 / annurev.psych.59.103006.093656

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рац-Любашевский Р., Кесслер Ю. (2016a). Декомпозиция задачи n -back: исследование индивидуальных различий с использованием парадигмы референции. Neuropsychologia 90, 190–199. DOI: 10.1016 / j.neuropsychologia.2016.07.013

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рац-Любашевский Р., Кесслер Ю. (2016b). Разделение обновления рабочей памяти и автоматического обновления: парадигма обратного отсчета. J. Exp. Psychol. Учиться. Mem. Cogn. 42, 951–969. DOI: 10.1037 / xlm0000219

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рей-Мермет, А., Гаде, М., и Оберауэр, К. (2017). Следует ли нам перестать думать о торможении? Поиск индивидуальных и возрастных различий в тормозной способности. J. Exp. Psychol. Учиться. Mem. Cogn. 44, 501–526. DOI: 10.1037 / xlm0000450

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Робертс Р. и Гибсон Э. (2002). Индивидуальные различия в запоминании предложений. J. Психолингвист. Res. 31, 573–598. DOI: 10.1023 / A: 1021213004302

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сала-Ллонч, Р., Бартрес-Фаз, Д., и Жунк, К. (2015). Реорганизация сетей мозга при старении: обзор исследований функциональной связи. Фронт. Psychol. 6: 663. DOI: 10.3389 / fpsyg.2015.00663

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Солтхаус, Т. А. (1991). Теоретические перспективы и когнитивное старение. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Лоуренс Эрлбаум.

Google Scholar

Солтхаус, Т. А. (2000). Старение и меры скорости обработки. Biol. Psychol. 54, 35–54. DOI: 10.1016 / S0301-0511 (00) 00052-1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Солтхаус, Т. А. (2015). «Индивидуальные различия в рабочей памяти и старении», в Working Memory and Aging , ред. Р. Х. Логи и Р. Г. Моррис (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Psychology Press), 1–20.

Google Scholar

Шмидт М. (1996). Рей слуховой и вербальный обучающий тест. Справочник. Лос-Анджелес, Калифорния: Западная психологическая ассоциация.

Google Scholar

Шмидек Ф., Левден М. и Линденбергер У. (2014). Задача — это задача — это задача: поместить комплексный диапазон, n-back и другие индикаторы рабочей памяти в психометрический контекст. Фронт. Psychol. 5: 1475. DOI: 10.3389 / fpsyg.2014.01475

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шамош, Н. А., Де Янг, К. Г., Грин, А. Е., Рейс, Д. Л., Джонсон, М. Р., Конвей, А. Р. и др. (2008). Индивидуальные различия в дисконтировании задержки: отношение к интеллекту, рабочей памяти и передней префронтальной коре. Psychol Sci. 19, 904–911. DOI: 10.1111 / j.1467-9280.2008.02175.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шелтон, Дж. Т., Эллиотт, Э. М., Хилл, Б. Д., Каламия, М. Р., и Гувье, В. Д. (2009). Сравнение лабораторных и клинических тестов рабочей памяти и их предсказание жидкого интеллекта. Интеллект 37, 283–293. DOI: 10.1016 / j.intell.2008.11.005

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тернер, Г.Р., Спренг Р. Н. (2012). Исполнительные функции и нейрокогнитивное старение: диссоциативные модели мозговой активности. Neurobiol. Старение 33, 826.e1–826.e13. DOI: 10.1016 / j.neurobiolaging.2011.06.005

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тернер М. Л. и Энгл Р. В. (1989). Зависит ли задача объема рабочей памяти? J. Mem. Lang. 28, 127–154. DOI: 10.1016 / 0749-596X (89)

-5

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ансуорт, Н.(2010). О разделении рабочей памяти и долговременной памяти и их отношении к интеллекту: анализ скрытых переменных. Acta Psychol. 134, 16–28. DOI: 10.1016 / j.actpsy.2009.11.010

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ансуорт Н. и Энгл Р. У. (2007). О разделении кратковременной и рабочей памяти: исследование простой и сложной памяти и их связь со способностями более высокого порядка. Psychol. Бык. 133, 1038–1066.DOI: 10.1037 / 0033-2909.133.6.1038

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ван дер Линден, М., Бредарт, С., и Бертен, А. (1994). Возрастные различия в обновлении оперативной памяти. Br. J. Psychol. 85, 145–152. DOI: 10.1111 / j.2044-8295.1994.tb02514.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ван Левен, М., Ван ден Берг, С. М., Хукстра, Р. А., и Бумсма, Д. И. (2007). Эндофенотипы интеллекта у детей и подростков. Интеллект 35, 369–380. DOI: 10.1016 / j.intell.2006.09.008

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Verhaeghen, P., и Basak, C. (2005). Старение и переключение фокуса внимания в рабочей памяти: результат модифицированной задачи N -Back. Q. J. Exp. Psychol. А 58, 134–154. DOI: 10.1080 / 02724980443000241

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Verhaeghen, P. (ред.) (2014). «Возрастные различия в скорости исполнительного контроля», в . Элементы когнитивного старения: метаанализ возрастных различий в скорости обработки и их последствий, , (Oxford: Oxford University Press).

Официант, Г. Д., Дири, И. Дж., Персонал, Р. Т., Мюррей, А. Д., Фокс, Х. К., Старр, Дж. М. и др. (2009). Изучение возможных нейронных механизмов различий интеллекта с использованием скорости обработки и задач рабочей памяти: исследование фМРТ. Интеллект 37, 199–206. DOI: 10.1016 / j.intell.2008.09.008

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Векслер Д. (1956). Руководство по шкале интеллекта взрослых Векслера. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Психологическая корпорация.

Google Scholar

Велфорд А. Т. (1980). «Память и возраст: взгляд в перспективе», в New Directions in Memory and Aging , ред. Л. У. Пун, Дж. Л. Фозард, Л. Чермак, Д. Аренберг и Л. У. Томпсон (Хиллсдейл, Нью-Джерси: Лоуренс Эрлбаум), 1–17 .

Google Scholar

Уайлд-Уолл, Н., Фалькенштейн, М., и Гаевски, П. Д. (2011). Возрастные различия в производительности рабочей памяти при выполнении двух заданий. Фронт. Psychol. 2: 186. DOI: 10,3389 / fpsyg.2011.00186

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Memory and Executive Screening (MES): краткий когнитивный тест для выявления легких когнитивных нарушений | BMC Neurology

1.

Du P: Как мы можем противостоять старению в современную эпоху — мышление шестого консенсуса. 2011, 35: 29-34.

Google ученый

2.

Петерсен Р.К., Смит Г.Е., Варинг С.К., Ивник Р.Дж., Тангалос Э.Г., Кокмен Э.: Легкие когнитивные нарушения: клиническая характеристика и исход.Arch Neurol. 1999, 56 (3): 303-308. 10.1001 / archneur.56.3.303.

CAS Статья PubMed Google ученый

3.

Mitchell AJ, Shiri-Feshki M: Скорость прогрессирования легкого когнитивного нарушения до слабоумия — метаанализ 41 исследования исходной когорты благополучия. Acta Psychiatr Scand. 2009, 119 (4): 252-265. 10.1111 / j.1600-0447.2008.01326.x.

CAS Статья PubMed Google ученый

4.

Solomon PR, Hirschoff A, Kelly B, Relin M, Brush M, DeVeaux RD, Pendlebury WW: 7-минутная батарея нейрокогнитивного скрининга, очень чувствительная к болезни Альцгеймера. Arch Neurol. 1998, 55 (3): 349-355. 10.1001 / archneur.55.3.349.

CAS Статья PubMed Google ученый

5.

Куслански Г., Бушке Х., Кац М., Сливински М., Липтон Р. Б.: Скрининг на болезнь Альцгеймера: экран нарушения памяти по сравнению с обычным тестом памяти из трех слов.J Am Geriatr Soc. 2002, 50 (6): 1086-1091. 10.1046 / j.1532-5415.2002.50265.x.

Артикул PubMed Google ученый

6.

Сандерленд Т., Хилл Дж. Л., Меллоу А. М., Лоулор Б. А., Гундершаймер Дж., Ньюхаус П. А., Графман Дж. Х .: Рисование часов при болезни Альцгеймера. Новая мера степени тяжести деменции. J Am Geriatr Soc. 1989, 37 (8): 725-729.

CAS Статья PubMed Google ученый

7.

Маэшима С., Осава А., Маэшима Е., Шимамото Y, Сэкигути Е., Какишита К., Одзаки Ф, Мориваки Х: полезность теста кубического копирования у амбулаторных пациентов с деменцией. Brain Inj. 2004, 18 (9): 889-898. 10.1080 / 026910001671847.

Артикул PubMed Google ученый

8.

Kalbe E, Kessler J, Calabrese P, Smith R, Passmore AP, Brand M, Bullock R: DemTect: новый чувствительный скрининговый тест на когнитивные функции для диагностики легких когнитивных нарушений и раннего слабоумия.Int J Geriatr Psychiatry. 2004, 19 (2): 136-143. 10.1002 / gps.1042.

CAS Статья PubMed Google ученый

9.

Моллой Д.В., Стэндиш Т.И., Льюис Д.Л.: Скрининг легких когнитивных нарушений: сравнение SMMSE и ABCS. Канадский журнал психиатрии. Revue canadienne de Psychiatrie. 2005, 50 (1): 52-58.

PubMed Google ученый

10.

Гэлвин Дж. Э., Роу С. М., Паулишта К. К., Коутс М. А., Мюич С. Дж., Грант Э., Миллер Дж. П., Сторандт М., Моррис Дж. К.: AD8: краткое интервью с информатором для выявления деменции.Неврология. 2005, 65 (4): 559-564. 10.1212 / 01.wnl.0000172958.95282.2a.

CAS Статья PubMed Google ученый

11.

Насреддин З.С., Филлипс Н.А., Бедириан В., Шарбонно С., Уайтхед В., Коллин И., Каммингс Дж. Л., Чертков Х .: Монреальская когнитивная оценка, MoCA: краткий инструмент для выявления легких когнитивных нарушений. J Am Geriatr Soc. 2005, 53 (4): 695-699. 10.1111 / j.1532-5415.2005.53221.x.

Артикул PubMed Google ученый

12.

Flaks MK, Yassuda MS, Regina AC, Cid CG, Camargo CH, Gattaz WF, Forlenza OV: Краткий когнитивный тест (SKT): предварительное исследование его психометрических свойств в Бразилии. Международная психогериатрия / IPA. 2006, 18 (1): 121-133.

Артикул PubMed Google ученый

13.

Миоши Э., Доусон К., Митчелл Дж., Арнольд Р., Ходжес-младший: Пересмотренный когнитивный экзамен Адденбрука (ACE-R): краткий набор когнитивных тестов для скрининга деменции.Int J Geriatr Psychiatry. 2006, 21 (11): 1078-1085. 10.1002 / gps.1610.

Артикул PubMed Google ученый

14.

Рами Л., Молинуево Дж. Л., Санчес-Валле Р., Бош Б., Виллар А: Скрининг на легкие когнитивные нарушения амнезиаками и раннюю болезнь Альцгеймера с помощью M @ T (Тест на изменение памяти) в популяции первичной медико-санитарной помощи. Int J Geriatr Psychiatry. 2007, 22 (4): 294-304. 10.1002 / gps.1672.

CAS Статья PubMed Google ученый

15.

Clionsky MI, Clionsky E: Разработка и проверка скринингового теста ориентации памяти (MOST): дополнительный скрининговый тест на деменцию. Am J Alzheimers Dis Other Demen. 2010, 25 (8): 650-656. 10.1177 / 1533317510386216.

Артикул PubMed Google ученый

16.

Фолштейн М.Ф., Фолштейн С.Е., МакХью П.Р .: Мини-психическое состояние. Практический метод оценки когнитивного состояния пациентов для клинициста. Журнал психиатрических исследований.1975, 12 (3): 189-198.

CAS Google ученый

17.

Лони Дж. А., Тирни К. М., Эбмайер К. П.: Скрининг легких когнитивных нарушений: систематический обзор. Int J Geriatr Psychiatry. 2009, 24 (9): 902-915. 10.1002 / gps.2208.

Артикул PubMed Google ученый

18.

Zhang ZX, Zahner GE, Roman GC, Liu J, Hong Z, Qu QM, Liu XH, Zhang XJ, Zhou B, Wu CB и др.: Подтипы деменции в Китае: распространенность в Пекине, Сиане, Шанхай и Чэнду.Arch Neurol. 2005, 62 (3): 447-453. 10.1001 / archneur.62.3.447.

CAS Статья PubMed Google ученый

19.

Ван Б., Го QH, Чен М.Р., Чжао QH, Чжоу Y, Хун З .: Клинические характеристики 2789 последовательных пациентов в клинике памяти в Китае. Журнал клинической нейробиологии: официальный журнал Нейрохирургического общества Австралии. 2011, 18 (11): 1473-1477. 10.1016 / j.jocn.2011.05.003.

Артикул Google ученый

20.

Рахман С., Саакян Б.Дж., Ходжес Дж.Р., Роджерс Р.Д., Роббинс Т.В.: Специфические когнитивные нарушения при лёгком лобном варианте лобно-височной деменции. Мозг: журнал неврологии. 1999, 122 (Pt 8): 1469-1493.

Артикул Google ученый

21.

Десмонд Д.У .: Нейропсихология сосудистых когнитивных нарушений: есть ли специфический когнитивный дефицит. J Neurol Sci. 2004, 226 (1-2): 3-7.

Артикул PubMed Google ученый

22.

Morris JC: Рейтинг клинической деменции (CDR): текущая версия и правила выставления оценок. Неврология. 1993, 43 (11): 2412-2414.

CAS Статья PubMed Google ученый

23.

Гамильтон М: шкала оценки депрессии. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 1960, 23: 56-62. 10.1136 / jnnp.23.1.56.

CAS Статья PubMed PubMed Central Google ученый

24.

Петерсен RC: Легкие когнитивные нарушения как диагностический объект. J Intern Med. 2004, 256 (3): 183-194. 10.1111 / j.1365-2796.2004.01388.x.

CAS Статья PubMed Google ученый

25.

Кацман Р., Чжан М.Ю., Уанг-Я-Цюй, Ван З.Й., Лю В.Т., Ю Э, Вонг С.К., Лосось Д.П., Грант I: китайская версия Краткого экзамена по психическому состоянию; влияние неграмотности в Шанхайском обследовании деменции. J Clin Epidemiol. 1988, 41 (10): 971-978.10.1016 / 0895-4356 (88)

-0.

CAS Статья PubMed Google ученый

26.

Guo Q, Zhao Q, Chen M, Ding D, Hong Z: сравнительное исследование легких когнитивных нарушений с 3 тестами памяти среди китайцев. Alzheimer Dis Assoc Disord. 2009, 23 (3): 253-259. 10.1097 / WAD.0b013e3181999e92.

Артикул PubMed Google ученый

27.

McKhann G, Drachman D, Folstein M, Katzman R, Price D, Stadlan EM: Клиническая диагностика болезни Альцгеймера: отчет рабочей группы NINCDS-ADRDA под эгидой Целевой группы Министерства здравоохранения и социальных служб по болезни Альцгеймера.Неврология. 1984, 34 (7): 939-944. 10.1212 / WNL.34.7.939.

CAS Статья PubMed Google ученый

28.

Winblad B, Palmer K, Kivipelto M, Jelic V, Fratiglioni L, Wahlund LO, Nordberg A, Backman L, Albert M, Almkvist O, et al: Легкие когнитивные нарушения — вне всяких сомнений, к консенсусу: отчет Международной рабочей группы по легким когнитивным нарушениям. J Intern Med. 2004, 256 (3): 240-246. 10.1111 / j.1365-2796.2004.01380.x.

CAS Статья PubMed Google ученый

29.

Guo QH, Lv CZ, Hong Z: Надежность и валидность теста слухового речевого обучения на китайских пожилых пациентах. Журнал китайского психического здоровья. 2001, 15: 13-15.

Google ученый

30.

Guo QH, Lv CZ, Hong Z: Применение комплексного теста на фигуру Рей-Остеррита у нормальных пожилых людей Китая.Журнал китайской клинической психологии. 2000, 8: 205-207.

Google ученый

31.

Guo QH, Hong Z, Shi WX, Sun YM, Lv CZ: Бостонский тест на наименование с использованием китайских пожилых людей, пациентов с легкими когнитивными нарушениями и деменцией Альцгеймера. Журнал китайского психического здоровья. 2006, 20: 81-85.

Google ученый

32.

Чжао К.Х., Гуо В.Х., Ши В.Х., Чжоу Ю., Хун З .: Тест на вербальную беглость по категориям при выявлении и дифференциальной диагностике деменции.Китайский журнал клинической психологии. 2007, 3: 241-245.

Google ученый

33.

Guo QH, Hong Z, Lv CZ, Zhou Y, Lu JC, Ding D: Применение цветового теста Струпа на китайских пожилых пациентах с легкими когнитивными нарушениями и легкой формой деменции Альцгеймера. Китайский журнал нейромедицины. 2005, 4: 701-704.

Google ученый

34.

Lu JC, Guo QH, Hong Z, Shi WX, Lv CZ: тест на создание следов, используемый китайскими пожилыми пациентами с легкими когнитивными нарушениями и легкой формой деменции Альцгеймера.Китайский журнал клинической психологии. 2006, 14: 118-121.

Google ученый

35.

Гуо Q, Сунь Ю.М., Юань Дж .: Применение восьми исполнительных тестов для участников в общинах Шанхая. Китайский журнал поведенческой медицины. 2007, 16: 628-631.

Google ученый

36.

Робертс Р.Э., Вернон С.В.: Шкала депрессии Центра эпидемиологических исследований: ее использование в выборке по месту жительства.Am J Psychiatry. 1983, 140 (1): 41-46.

CAS Статья PubMed Google ученый

37.

Hanley JA, McNeil BJ: Метод сравнения площадей под кривыми рабочих характеристик приемника, полученными в тех же случаях. Радиология. 1983, 148 (3): 839-843.

CAS Статья PubMed Google ученый

38.

Fleischman DA, Wilson RS, Gabrieli JD, Schneider JA, Bienias JL, Bennett DA: Неявная память и невропатология болезни Альцгеймера.Мозг: журнал неврологии. 2005, 128 (Pt 9): 2006-2015.

Артикул Google ученый

39.

Lezak MD HDB, Loring DW: Нейропсихологическая оценка. 2004 г., Оксфордский университет, Нью-Йорк, 514-518. 4

Google ученый

40.

Костыль С.Дж., Россор М.Н., Уоррингтон Е.К.: Новый метод количественной оценки апраксического дефицита: применение к людям с легкими когнитивными нарушениями.J Neuropsychol. 2007, 1 (Pt 2): 237-257.

Артикул PubMed Google ученый

41.

Dubois B, Slachevsky A, Litvan I, Pillon B: The FAB: Фронтальная оценочная батарея у постели больного. Неврология. 2000, 55 (11): 1621-1626. 10.1212 / WNL.55.11.1621.

CAS Статья PubMed Google ученый

42.

Клигель М., Эшен А., Тон-Отто А.И.: Планирование и реализация сложных намерений при черепно-мозговой травме и нормальном старении.Brain Cogn. 2004, 56 (1): 43-54. 10.1016 / j.bandc.2004.05.005.

Артикул PubMed Google ученый

43.

Scuteri A, Palmieri L, Lo NC, Giampaoli S: Возрастные изменения в когнитивных областях. Популяционное исследование. Aging Clin Exp Res. 2005, 17 (5): 367-373.

Артикул PubMed Google ученый

44.

Hanfelt JJ, Wuu J, Sollinger AB, Greenaway MC, Lah JJ, Levey AI, Goldstein FC: исследование подгрупп легких когнитивных нарушений на основе когнитивных, нейропсихиатрических и функциональных особенностей: анализ данных Национального исследования Альцгеймера. Координационный центр.Американский журнал гериатрической психиатрии: официальный журнал Американской ассоциации гериатрической психиатрии. 2011, 19 (11): 940-950.

Артикул Google ученый

45.

Мэтьюз Ф.Э., Стефан Б.К., МакКейт И.Г., Бонд Дж., Брейн К. Двухлетний переход от легкого когнитивного нарушения к слабоумию: до какой степени согласуются разные определения. J Am Geriatr Soc. 2008, 56 (8): 1424-1433. 10.1111 / j.1532-5415.2008.01820.x.

Артикул PubMed Google ученый

46.

Jak AJ, Bondi MW, Delano-Wood L, Wierenga C, Corey-Bloom J, Salmon DP, Delis DC: Количественная оценка пяти нейропсихологических подходов к определению легкого когнитивного нарушения. Американский журнал гериатрической психиатрии: официальный журнал Американской ассоциации гериатрической психиатрии. 2009, 17 (5): 368-375.

Артикул Google ученый

47.

Ричи Л.Дж., Туокко Х .: Модели когнитивного снижения, коэффициенты конверсии и прогностическая достоверность для 3-х моделей MCI.Am J Alzheimers Dis Other Demen. 2010, 25 (7): 592-603. 10.1177 / 1533317510382286.

Артикул PubMed Google ученый

48.

Диниз Б.С., Нунес П.В., Яссуда М.С., Форленза О.В.: Повторный диагноз умеренного когнитивного нарушения через год. Предварительные результаты проспективного исследования. Демент Гериатр Cogn Disord. 2009, 27 (3): 224-231. 10.1159 / 000203346.

Артикул PubMed Google ученый

49.

Forlenza OV, Diniz BS, Nunes PV, Memoria CM, Yassuda MS, Gattaz WF: Диагностические переходы при подтипах легких когнитивных нарушений. Международная психогериатрия / IPA. 2009, 21 (6): 1088-1095. 10.1017 / S10416102099.

Артикул PubMed Google ученый

50.

Митчелл Дж., Арнольд Р., Доусон К., Нестор П. Дж., Ходжес Дж. Р.: Результат в подгруппах легких когнитивных нарушений (MCI) очень предсказуем с использованием простого алгоритма.J Neurol. 2009, 256 (9): 1500-1509. 10.1007 / s00415-009-5152-0.

Артикул PubMed Google ученый

51.

Rosen WG, Mohs RC, Davis KL: Новая шкала оценки болезни Альцгеймера. Am J Psychiatry. 1984, 141 (11): 1356-1364.

CAS Статья PubMed Google ученый

52.

McCarten JR, Anderson P, Kuskowski MA, McPherson SE, Borson S: Скрининг когнитивных нарушений у пожилых ветеранов: приемлемость и результаты с использованием различных версий Mini-Cog.J Am Geriatr Soc. 2011, 59 (2): 309-313. 10.1111 / j.1532-5415.2010.03249.x.

Артикул PubMed Google ученый

Викторина на память — Фонд исследований и профилактики болезни Альцгеймера

Викторина на память поможет вам забыть о том, что время от времени терять ключи от машины, или побудит вас проконсультироваться с врачом. Вопрос, который следует задать, если вам кажется, что вы чаще теряете ключи от машины: «Когда вы находите ключи, вы помните, что вы кладете их туда в первую очередь?»

После ответов на 15 истинных и ложных вопросов о вашей памяти вычисляется общее количество ответов «да», чтобы определить, нормально ли функционирует ваш мозг.Если есть какие-либо сомнения, вы можете решить, следует ли вам изменить образ жизни или вам следует проконсультироваться с врачом.

1. Время от времени забываю, какой сейчас день недели.
2. Иногда, когда я что-то ищу, я забываю, что именно ищу.
3. Мои друзья и семья, кажется, думают, что я стал более забывчивым, чем раньше.
4. Иногда я забываю имена своих друзей.
5. Мне сложно складывать двузначные числа, не записав их.
6. Я часто пропускаю встречи, потому что забываю их.
7. Я редко чувствую себя бодрым.
8. Маленькие проблемы расстраивали меня больше, чем когда-либо.
9. Мне трудно сосредоточиться даже на час.
10. Я часто теряю свои ключи, и когда я их нахожу, я часто не могу вспомнить, как клал их туда.
11. Я часто повторяюсь.
12. Иногда я теряюсь, даже когда езжу куда-нибудь, где бывал раньше.
13. Иногда я забываю, о чем пытаюсь сказать.
14. Чтобы чувствовать себя остроумным, я полагаюсь на кофеин.
15. Мне нужно больше времени на изучение вещей, чем раньше.

* ОЦЕНКА: 5-8 — Ваш мозг работает нормально.

Leave a comment Cancel reply