Giảm tính đặc hiệu và tăng tính tổng quát của trí nhớ tự truyện vẫn tồn tại như những điểm yếu về nhận thức trong bệnh trầm cảm nặng đã được giải quyết: Phân tích tổng hợp Phần 2

2.3|Khai thác và xử lý dữ liệu

Hai trợ lý nghiên cứu được đào tạo (đồng tác giả/và/) đã tìm kiếm riêng.

Kỷ luật và trí nhớ không thể tách rời. Một người được đào tạo bài bản thường có trí nhớ tốt hơn, có thể học những điều mới nhanh hơn và xử lý thông tin dễ dàng hơn.

Rèn luyện cơ thể có thể giúp chúng ta cải thiện trí nhớ. Nghiên cứu cho thấy rèn luyện thể chất có thể làm tăng mật độ kết nối thần kinh trong não và lưu lượng máu não, từ đó thúc đẩy sức khỏe não bộ và khả năng học tập. Ngoài ra, những người được đào tạo bài bản thường có sức khỏe tinh thần tốt hơn và cảm xúc tích cực hơn cùng với sức khỏe thể chất, tất cả đều góp phần cải thiện trí nhớ.

Ngoài việc rèn luyện thể chất, chúng ta cũng có thể cải thiện trí nhớ bằng cách rèn luyện trí não. Một số phương pháp bao gồm: luyện tập các trò chơi trí nhớ, giải toán, đọc và viết, v.v. Những hoạt động này có thể giúp chúng ta rèn luyện trí não và nâng cao kỹ năng chú ý, tập trung và tư duy.

Cuối cùng, giấc ngủ là yếu tố quan trọng trong việc cải thiện trí nhớ. Giấc ngủ giúp chúng ta củng cố những gì đã học và dọn dẹp những thứ lộn xộn trong não. Bằng cách duy trì thói quen ngủ tốt, chúng ta có thể làm cho bộ não minh mẫn và tràn đầy năng lượng hơn.

Tóm lại, tập luyện tốt có thể thúc đẩy việc cải thiện trí nhớ và các hoạt động liên quan đều tích cực và có lợi cho sức khỏe thể chất và tinh thần. Bằng cách rèn luyện trí não và duy trì thói quen ngủ tốt, chúng ta có thể cải thiện trí nhớ và học hỏi những điều mới hiệu quả hơn. Có thể thấy rằng chúng ta cần cải thiện trí nhớ và Cistanche Deserticola có thể cải thiện đáng kể trí nhớ, bởi vì Cistanche Deserticola cũng có thể điều chỉnh sự cân bằng của các chất dẫn truyền thần kinh, chẳng hạn như tăng mức độ acetylcholine và các yếu tố tăng trưởng. Những chất này rất quan trọng cho trí nhớ và học tập. Ngoài ra, Thịt còn có thể cải thiện lưu lượng máu và thúc đẩy quá trình cung cấp oxy, có thể đảm bảo não nhận đủ chất dinh dưỡng và năng lượng, từ đó cải thiện sức sống và sức bền của não.

Bấm Biết để cải thiện trí nhớ ngắn hạn

Sau đó, một trợ lý nghiên cứu sẽ trích xuất tất cả dữ liệu ban đầu và trợ lý nghiên cứu thứ hai sẽ trích xuất tất cả dữ liệu một lần nữa để kiểm tra sự khác biệt. Sau đó, tác giả đầu tiên (/) đã kiểm tra dữ liệu và mọi khác biệt còn lại đều được giải quyết thông qua thảo luận.

Chúng tôi trích xuất số lượng người tham gia trong mỗi nhóm trong một nghiên cứu nhất định, tuổi trung bình của họ, tỷ lệ phụ nữ và công cụ chẩn đoán được sử dụng để đánh giá trầm cảm nặng, thước đo mức độ nghiêm trọng của triệu chứng trầm cảm, số giai đoạn trầm cảm trước đó, số lượng tín hiệu được sử dụng, tín hiệu hóa trị và thời gian cho phản ứng tín hiệu. Khi một nghiên cứu báo cáo rõ ràng về trình độ học vấn và dân tộc của những người tham gia, điều này cũng được trích xuất.

Điểm trung bình và độ lệch chuẩn của cả nhóm lâm sàng và nhóm đối chứng để đo lường mức độ nghiêm trọng của triệu chứng trầm cảm được sử dụng trong mỗi nghiên cứu đều được trích xuất.

Mặc dù các nghiên cứu được lựa chọn trên cơ sở rằng cả hai nhóm người tham gia được so sánh đều không bị trầm cảm lâm sàng, tuy nhiên có thể có sự khác biệt về các triệu chứng trầm cảm có thể giải thích cho sự khác biệt giữa các nhóm về ký ức cụ thể hoặc chung.

Do đó, sự khác biệt trung bình tiêu chuẩn hóa về điểm số mức độ nghiêm trọng giữa các nhóm trong mỗi nghiên cứu đã được tính toán và biến này được đánh giá là yếu tố điều tiết tiềm năng thông qua hồi quy tổng hợp.

Chúng tôi đã trích xuất giá trị trung bình và độ lệch chuẩn cho số lượng hoặc tỷ lệ ký ức cụ thể và ký ức chung được truy xuất qua các tín hiệu trên AMT. Khi thông tin này có sẵn cho các giá trị tín hiệu khác nhau, thông tin này cũng được trích xuất để chúng có thể được phân tích riêng biệt.

Chúng tôi cũng trích xuất khoảng thời gian mà những người tham gia được yêu cầu nhớ lại từng bộ nhớ sau khi đưa ra tín hiệu, liệu phản hồi có thể được đưa ra bằng lời nói hay cách khác và số lượng tín hiệu được đưa ra cho người tham gia.

2.4|Chiến lược phân tích

Các phân tích tổng hợp hiệu ứng ngẫu nhiên với các công cụ ước tính khả năng tối đa được thực hiện bằng cách sử dụng gói meta (Balduzzi và cộng sự, 2019) trong phần mềm Rstatistical 4.0.3 (Nhóm R Core (2020), 2020) cho các ký ức cụ thể và tổng thể riêng biệt , sử dụng g của Hedges làm kích thước hiệu ứng.

Các sơ đồ rừng được sử dụng để mô tả bằng đồ họa kích thước hiệu ứng tổng thể với khoảng tin cậy và khoảng dự đoán 95%, cũng như ước tính điểm nghiên cứu riêng lẻ và khoảng tin cậy 95%. Giữa các nghiên cứu, tính không đồng nhất về quy mô hiệu ứng được báo cáo dưới dạng Q, τ2 và I2. Thống kê Q chỉ ra rằng các yếu tố bên ngoài sai số lấy mẫu gây ra sự thay đổi ước tính quy mô hiệu ứng (Lipsey & Wilson, 2001).

Thống kê τ2 cho biết giá trị tuyệt đối của phương sai thực. Sức mạnh của thống kê Q để phát hiện những khác biệt có ý nghĩa thống kê dựa trên số lượng nghiên cứu được sử dụng trong phân tích tổng hợp.

Ngược lại, chỉ số I2 không dựa vào ý nghĩa thống kê mà thay vào đó là tỷ lệ phần trăm của tổng biến thiên trong một tập hợp các mức độ ảnh hưởng do tính không đồng nhất giữa các nghiên cứu chứ không phải do cơ hội (Higgins & Thompson, 2002). Những phân tích này được tiến hành đối với kích thước hiệu ứng tổng thể trên các loại tín hiệu và cho từng hóa trị tín hiệu riêng biệt.

Về các yếu tố điều tiết tiềm năng của bất kỳ sự không đồng nhất được quan sát nào, chúng tôi đã kiểm tra sự khác biệt về mức độ nghiêm trọng của triệu chứng trầm cảm giữa các nhóm bằng cách sử dụng mức độ ảnh hưởng được ước tính từ phương tiện và SD, tuổi, tỷ lệ phụ nữ (để đánh giá ảnh hưởng của giới tính), số lượng tín hiệu được sử dụng trong AMT, khoảng thời gian truy xuất trên AMT, năm xuất bản và cỡ mẫu.

Do điểm số cực cao có thể ảnh hưởng quá mức đến hiệu ứng tổng thể, chúng tôi đã xác định các ngoại lệ là bất kỳ nghiên cứu nào mà khoảng tin cậy của nó không trùng lặp với khoảng tin cậy của quy mô hiệu ứng gộp. Các phân tích độ nhạy được thực hiện bằng cách loại bỏ các nghiên cứu này và sau đó tiến hành phân tích lại để đánh giá những thay đổi trong hiệu quả tổng thể.

2,5|Nguy cơ thiên vị

Để đánh giá độ lệch, chúng tôi đã sử dụng một số phương pháp khác nhau. Ở cấp độ nghiên cứu, các nguồn sai lệch được đánh giá bằng cách kiểm tra xem (1) nghiên cứu có liên quan đến việc ngẫu nhiên hóa giữa và trong các nhiệm vụ nghiên cứu hay không (ví dụ: các từ được trình bày theo thứ tự cố định hoặc ngẫu nhiên), (2) việc phân bổ nhóm của người tham gia có được giấu kín với họ hay không, ( 3) những người tham gia và nhân viên không hiểu được bản chất của nghiên cứu, (4) những người lập trình cho nhiệm vụ ghi nhớ tự truyện không biết được việc chỉ định nhóm của những người tham gia và bản chất của nghiên cứu trong quá trình mã hóa, (5) có bằng chứng cho việc báo cáo kết quả không đầy đủ hoặc ngược lại, chẳng hạn như với đăng ký trước, (5) những người tham gia cụ thể được đưa vào nghiên cứu, nhưng bị loại khỏi phân tích vì lý do không rõ ràng, và (6) điểm cho các biện pháp cụ thể được đưa vào nghiên cứu, nhưng bị loại bỏ một cách có chọn lọc khỏi báo cáo cuối cùng.

Nếu quan sát thấy những nguồn sai lệch tiềm ẩn này thì nguy cơ sai lệch cao đã được ghi nhận. Nếu nghiên cứu không bao gồm đủ thông tin để đánh giá rõ ràng liệu đây có phải là nguồn sai lệch tiềm ẩn hay không thì một số lo ngại đã được ghi nhận.

Nếu nghiên cứu ghi chú rõ ràng các bước được thực hiện để quản lý sai lệch được đề cập thì nguy cơ sai lệch thấp đã được ghi nhận. Để đánh giá độ lệch xuất bản trong mẫu nghiên cứu, chúng tôi đã tạo ra các biểu đồ hình phễu, trên đó ước tính kích thước hiệu ứng được vẽ trên trục x và nghịch đảo của sai số chuẩn của chúng trên trục y. Các biểu đồ trông giống như một kênh, với các ước tính kém chính xác hơn ở đáy kênh và các ước tính có sai số chuẩn nhỏ nhất ở trên cùng.

Nếu không có sai lệch xuất bản thì sơ đồ phễu, theo giả thuyết, sẽ đối xứng. Tuy nhiên, các nghiên cứu bị thiếu do thiên vị xuất bản ngăn cản có thể gây ra sự bất đối xứng đáng chú ý trong sơ đồ hình phễu. Thử nghiệm của Egger (Egger và cộng sự, 1997) đã được sử dụng như một thử nghiệm thống kê cho sự bất đối xứng của biểu đồ phễu, với giá trị p biểu thị đáng kể sự bất đối xứng của biểu đồ phễu và do đó sai lệch xuất bản.

Quy trình cắt và điền đã được tiến hành, ước tính 'các nghiên cứu còn thiếu' cho đến khi có biểu đồ đối xứng dạng phễu và tạo ra kích thước hiệu ứng được điều chỉnh. Đáng chú ý, quy trình này có thể không mang lại kết quả đáng tin cậy trong trường hợp có sự không đồng nhất đáng chú ý giữa các nghiên cứu.

Phân tích đường cong p cũng được sử dụng để đánh giá khả năng hack p, nghĩa là trình bày hoặc phân tích có chọn lọc dữ liệu được thúc đẩy để đạt được giá trị p dưới mức anpha là 0,05 (Simonsohn và cộng sự, 2014).

Giả định là khi phân bố của các giá trị p dưới 0,05 bị lệch trái, điều này cho thấy sự thiên vị đối với các kết quả chỉ có ý nghĩa thống kê một chút so với các kết quả rõ ràng nằm dưới hệ số alpha 0,05.

Điều này có thể được hiểu là chỉ ra rằng việc hack p đã làm sai lệch hiệu ứng siêu phân tích tổng thể. Trong phân tích này, ước tính về độ mạnh thống kê được cung cấp, với độ mạnh cao hơn sẽ làm tăng khả năng quan sát được giá trị p nhỏ hơn và 'hiệu ứng thực'.

3|KẾT QUẢ

3.1|Lựa chọn nghiên cứu và đặc điểm nghiên cứu

Việc tìm kiếm đã dẫn đến 17 nghiên cứu đủ điều kiện (xem Hình 1). Các đặc điểm mẫu của 17 bài viết trong phân tích tổng hợp được cung cấp trong Bảng 1. Mười lăm kích thước hiệu ứng đã được tính toán cho các nghiên cứu được báo cáo về tính đặc hiệu dưới dạng chỉ số phản ứng AMT, với chín kích thước hiệu ứng được tính toán cho những ký ức tổng quát. Bảy nghiên cứu đã báo cáo cả tính đặc hiệu và ký ức chung như một chỉ số phản ứng AMT (Crane và cộng sự, 2007; Gupta & Kar, 2012; Haddad và cộng sự, 2014; Jermannet cộng sự, 2013; Mackinger và cộng sự, 2000; Matsumoto và cộng sự cộng sự, 2022).

Tất cả chín nghiên cứu báo cáo về những ký ức quá chung chung theo AMT đều trình bày số lượng hoặc tỷ lệ của những ký ức phân loại như một chỉ số về trí nhớ quá mức chung, trong khi chỉ có hai nghiên cứu báo cáo rằng vẫn còn những phản ứng quá chung chung (tức là những ký ức mở rộng hoặc những liên kết ngữ nghĩa [những từ có thể liên quan đến chủ đề nhưng không biểu thị một kỷ niệm, ví dụ như tôi thích hoa]).

Dựa trên điều này, cũng như bằng chứng trước đây cho thấy sự khác biệt giữa những người bị và không bị trầm cảm có thể được giải thích bằng ký ức chung loại phân loại và loại không mở rộng (Mark và cộng sự, 1992), ký ức phân loại được sử dụng làm chỉ số cho ký ức chung loại quá mức. trong mọi phân tích.

Cỡ mẫu dao động từ 9 đến 275 người tham gia (phạm vi 9–164 đối với trầm cảm đã thuyên giảm; phạm vi 10–275 đối chứng). Các nghiên cứu trong đánh giá này được xuất bản từ năm 2000 đến năm 2016, ngoại trừ một nghiên cứu được xuất bản vào năm 2021. Độ tuổi trung bình của những người tham gia là 20,9 tuổi (trong khoảng 11–{11}} tuổi), với các mẫu ca bệnh và mẫu đối chứng trong tất cả các nghiên cứu có độ tuổi trung bình xấp xỉ bằng nhau.

Tỷ lệ trung bình của phụ nữ trong các nghiên cứu là 78,18% (nhóm trầm cảm đã thuyên giảm=82,7%, nhóm đối chứng=73,7%). Tất cả các nghiên cứu đều sử dụng các cuộc phỏng vấn để đánh giá chẩn đoán trầm cảm hoặc loại trừ tiền sử trầm cảm, và tất cả đều sử dụng hai công cụ phỏng vấn chẩn đoán có cấu trúc và tiêu chuẩn hóa.

Có một số thước đo khác nhau về mức độ trầm cảm được sử dụng trên các mẫu; tuy nhiên, công cụ được sử dụng thường xuyên nhất là BeckDepression Inventory-II (BDI-II; n=8; 44,4%; Beck và cộng sự, 1996).

Các nghiên cứu đã cung cấp thông tin về số lượng các giai đoạn trong quá khứ ở nhóm trầm cảm đã được thuyên giảm; tuy nhiên, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn chỉ có thể được trích ra hoặc tính toán từ số 9. Barnhofer và cộng sự (2007) đã cung cấp các giá trị trung bình và phạm vi được chuyển đổi thành giá trị trung bình và độ lệch chuẩn bằng phương pháp Box–Cox (McGrathet al., 2020).

Haddad và cộng sự. (2014) đã cung cấp giá trị trung bình và phạm vi, giá trị trung bình được sử dụng để ước tính độ lệch chuẩn (Hozoet al., 2005). Đối với Haringsma và cộng sự. (2010), giá trị trung bình và độ lệch chuẩn được ước tính bằng cách sử dụng dữ liệu được lập bảng cho thấy 26 người tham gia chỉ trải qua một giai đoạn trước đó và 37 người tham gia còn lại, những người được báo cáo là có hai giai đoạn trước đó trở lên, được mã hóa thận trọng là có hai giai đoạn.

ForSpinhoven và cộng sự. (2006), giá trị trung bình và độ lệch chuẩn có thể được ước tính từ dữ liệu được cung cấp, mặc dù những người tham gia được báo cáo là có sáu giai đoạn trước đó trở lên được mã hóa thận trọng là trải qua sáu giai đoạn.

Theo yêu cầu, tất cả các nghiên cứu đều đo lường tính đặc hiệu hoặc tính tổng quát quá mức của bộ nhớ bằng cách sử dụng AMT (Williams & Broadbent, 1986). Hơn nữa, tất cả các nghiên cứu đều yêu cầu phản hồi bằng lời nói, ngoại trừ một nghiên cứu khác với hình thức này và yêu cầu phản hồi bằng văn bản (Wesselet al., 2001). Số lượng tín hiệu được cung cấp để khơi gợi những ký ức cụ thể trong AMT khác nhau giữa các nghiên cứu (phạm vi=10–40).

Giá trị dương và giá trị âm là những giá trị được báo cáo phổ biến nhất. Có quá ít nghiên cứu báo cáo giá trị trung tính để đánh giá các phản ứng này đối với các tín hiệu này một cách riêng biệt. Một nửa số nghiên cứu đã phân bổ thời gian phản hồi 30- cho tín hiệu AMT, trong khi số còn lại sử dụng thời gian phản hồi khác nhau (phạm vi=20–120 giây).

3.2|Nguy cơ sai lệch trong nghiên cứu

Tất cả các nghiên cứu đều được phát hiện có ít nhất một số lo ngại về nguy cơ sai lệch (xem Thông tin hỗ trợ để biết mã hóa đầy đủ của các nghiên cứu). Như được chỉ ra trong Bảng 2, trong mỗi loại nguồn sai lệch có thể xảy ra, các nghiên cứu chủ yếu được mã hóa là có một số mối lo ngại. Trong hầu hết các nghiên cứu, không có mối lo ngại rõ ràng nào về việc dữ liệu được báo cáo không đầy đủ.

Không có nghiên cứu nào được đăng ký trước nên không thể loại trừ nguy cơ báo cáo có chọn lọc. Những phát hiện này gợi ý rằng các nghiên cứu được thực hiện trong lĩnh vực này có thể có một, nếu không phải là một số, nguồn sai lệch có thể xảy ra và cần được giải thích phù hợp và trong bối cảnh có các dấu hiệu về sai lệch xuất bản.

3.3|Kết quả tổng hợp: Truy xuất bộ nhớ cụ thể

Có một tác động tiêu cực gộp từ nhỏ đến trung bình đối với việc so sánh các ký ức cụ thể giữa những người bị trầm cảm đã khỏi và những người chưa bao giờ bị trầm cảm (k {{0}};g=0.314 , 95% CI [ 0.543; 0,085], z=2,69, p=0,007), cho thấy rằng những người trong tình trạng thuyên giảm nhớ lại ít ký ức cụ thể hơn. Về tính không đồng nhất, có bằng chứng về sự khác biệt không giải thích được giữa các kích thước hiệu ứng nghiên cứu (Q[14]=43.41, p < .001; I2=67.7%,τ2=.12) , chỉ ra cơ sở để kiểm tra các yếu tố điều tiết có thể giải thích phương sai này.

Xem Hình 2 để biết sơ đồ rừng có kích thước hiệu ứng, bao gồm cả khoảng thời gian dự đoán. Khoảng dự đoán chỉ ra rằng kích thước hiệu ứng có thể thấp tới 1,12 ở một số quần thể trong các nghiên cứu trong tương lai và cao tới +0,54 ở những quần thể khác. Hơn nữa, cũng có một số quần thể mà mức độ ảnh hưởng có thể bằng 0. Phân tích ngoại lệ chỉ ra rằng có một mức độ ảnh hưởng ngoại lệ (Gupta & Kar, 2012;SMD=1.69).

Khi loại bỏ ngoại lệ này và chạy lại phân tích, kết quả không thay đổi đáng kể và vẫn cho thấy hiệu ứng đáng kể, ở mức độ nhỏ đến trung bình (k=14; g=0.262, 95 % CI[ 0.477; 0.046], z=2,38, p=0,017). Vẫn có bằng chứng cho thấy sự khác biệt giữa các tác động của nghiên cứu (Q[14]=35.42, p < .001;I2=63.4%, τ2=.09).

For more information:1950477648nn@gmail.com