Mất ngủ làm gián đoạn dấu hiệu thần kinh của việc học tập thành công Phần 3

Phân tích dữ liệu

Hành vi

Dữ liệu hành vi được phân tích bằng R Studio (v.1.4.1717,R Studio Team 2021). Việc củng cố trí nhớ được lập chỉ mục bằng sự thay đổi độ chính xác của bộ nhớ không gian trực quan giữa các bài kiểm tra ngay lập tức và trì hoãn.

Kiểm tra trì hoãn là phương pháp kiểm tra thường được sử dụng để kiểm tra trí nhớ và hiệu quả học tập. Nguyên tắc cơ bản của nó là sau khi hoàn thành một nhiệm vụ học tập và trí nhớ nhất định, bài kiểm tra sẽ bị trì hoãn một thời gian để quan sát trí nhớ dài hạn và khả năng nắm vững kiến ​​thức đã học của mọi người.

Nghiên cứu cho thấy trì hoãn việc kiểm tra có thể giúp chúng ta củng cố trí nhớ và cải thiện khả năng học tập. Chúng ta thường học và ghi nhớ nhiều lần khi học kiến ​​thức mới, nhưng việc trì hoãn việc kiểm tra có thể giúp chúng ta ghi nhớ và nhớ lại hiệu quả hơn, giúp hiểu sâu và ghi nhớ sâu hơn những kiến ​​thức đã học. Bộ nhớ sâu này có nhiều khả năng giúp chúng ta nhanh chóng phục hồi và nhớ lại những thông tin chúng ta cần trong tương lai.

Thông qua việc trì hoãn kiểm tra, chúng ta có thể phát hiện ra những điểm mù trong quá trình học tập, tìm ra nội dung mà chúng ta khó nhớ nhất, nghiên cứu và ôn tập lại một cách có mục tiêu để nắm vững kiến ​​thức cần thiết một cách toàn diện hơn.

Nhưng chúng ta cần lưu ý rằng việc kiểm tra độ trễ không hoàn toàn có hiệu quả. Nó chủ yếu được sử dụng để củng cố kiến ​​thức mà chúng ta đã nắm vững và sẽ không giúp chúng ta học các khái niệm hoặc điểm kiến ​​thức. Vì vậy, khi học kiến ​​thức mới, chúng ta cũng cần ghi chép nhiều hơn và vận dụng những kiến ​​thức đã học vào thực tế đời sống để hiểu sâu và ghi nhớ kiến ​​thức sâu hơn.

Nói tóm lại, việc trì hoãn việc kiểm tra sẽ giúp ích rất nhiều cho việc học tập và trí nhớ của chúng ta. Nó cho phép chúng ta củng cố trí nhớ kiến ​​thức tốt hơn và học hỏi, nắm vững những kiến ​​thức cần thiết một cách hiệu quả hơn. Chúng ta hãy tích cực sử dụng bài kiểm tra trì hoãn để nâng cao kết quả học tập và nắm vững tốt hơn những kiến ​​thức, kỹ năng cần thiết trong quá trình học tập. Có thể thấy, chúng ta cần cải thiện trí nhớ, và Cistanche Deserticola có thể cải thiện trí nhớ đáng kể vì Cistanche Deserticola là một dược liệu cổ truyền của Trung Quốc có nhiều tác dụng độc đáo, một trong số đó là cải thiện trí nhớ. Hiệu quả của thịt băm đến từ các hoạt chất khác nhau có trong nó, bao gồm axit, polysacarit, flavonoid, v.v. Những thành phần này có thể tăng cường sức khỏe não bộ theo nhiều cách khác nhau.

Bấm biết bổ sung để cải thiện trí nhớ

Đối với mỗi người tham gia và bài kiểm tra, chúng tôi đã tính điểm lỗi cho mỗi hình ảnh bằng cách tính khoảng cách (cm) giữa vị trí được nhớ lại (trung tâm hình ảnh) và vị trí nơi hình ảnh xuất hiện khi xem thụ động. Chúng tôi lấy chỉ số lưu giữ (RI) bằng cách trừ điểm lỗi ở lần kiểm tra độ trễ khỏi điểm lỗi ở lần kiểm tra ngay lập tức cho mỗi hình ảnh và sau đó lấy trung bình trên các hình ảnh.

RI theo dõi được tính toán giữa xét nghiệm ngay lập tức và xét nghiệm tiếp theo bằng cùng một phương pháp. Để dễ hiểu hơn (ví dụ: RI cao hơn=khả năng lưu giữ tốt hơn), chúng tôi đã đổi thứ tự phép trừ RI thành thứ tự đã đăng ký trước.

This change yields statistically identical results aside from the sign change. As preregistered, 1 participant was removed from analyses that included RISleepBenefit scores (see below) because their RI at the delayed test in the sleep deprivation condition was >3 SD so với giá trị trung bình.

Việc học tập vào ngày hôm sau được đánh giá bằng chỉ số học tập (LI), tương đương với tỷ lệ phần trăm hình ảnh được nhận dạng chính xác trong bài kiểm tra liên kết được ghép nối. Sự khác biệt giữa các điều kiện trong RI và LI được phân tích bằng cách sử dụng t-test mẫu cặp với ngưỡng ý nghĩa P < 0,05. Chúng tôi báo cáo hệ số Cohen's d "cổ điển" là ước tính kích thước hiệu ứng của chúng tôi vì nó không bị ảnh hưởng bởi thiết kế thử nghiệm và do đó tạo điều kiện thuận lợi cho việc so sánh giữa các nghiên cứu khác nhau (hàm R: cohen, gói R: LSR, Navarro2015).

Một trong những mục tiêu chính của chúng tôi là điều tra mối quan hệ giữa sự củng cố liên quan đến giấc ngủ và việc học tập vào ngày hôm sau cũng như cách SWA đóng góp vào mối quan hệ này. Để làm điều này, trước tiên chúng tôi định lượng lợi ích của giấc ngủ (so với tình trạng thiếu ngủ) trên RI vàLI. Chúng tôi đã trừ (đối với mỗi người tham gia) RI trong tình trạng thiếu ngủ khỏi RI trong tình trạng thiếu ngủ để tính ra RISleepBenefit.

Tương tự, chúng tôi đã trừ (đối với mỗi người tham gia) LI trong tình trạng thiếu ngủ khỏi LI trong tình trạng thiếu ngủ để nhận được LISlợi ích khi ngủ. Do đó, điểm tích cực trên RISleepBenefit và LISleepBenefit cho thấy sự cải thiện hiệu suất liên quan đến giấc ngủ. RISleepBenefit và SWA (xem bên dưới) được nhập làm yếu tố dự đoán LISleepBenefit trong phân tích hồi quy bội mục nhập bắt buộc.

Phân tích hồi quy bội Bayesian (gói R: BayesFactor, Morey và Rouder 2018) đã được sử dụng để kiểm tra bằng chứng về giá trị vô hiệu (tức là không có mối quan hệ nào giữa sự hợp nhất liên quan đến giấc ngủ [RISleepBenefit], SWA và việc học vào ngày hôm sau [LISleepBenefit]). Các mối tương quan thăm dò được tính toán bằng cách sử dụng Pearson's R.

Điện não đồ (ngủ)

Sơ chế

Dữ liệu EEG khi ngủ được phân chia thành 3{19}} kỷ nguyên và được tính điểm trong RemLogic 3.4 theo tiêu chí chuẩn hóa (Iber 2007). Các kỷ nguyên được ghi điểm là N2 hoặcSWS ở giai đoạn ngủ đã được xuất sang MATLAB 2019a bằng cách sử dụng FieldTriptoolbox (Oostenveld et al. 2011, v.10/04/18) để phân tích thêm. Các thành phần lạ đã được xác định và xóa bằng Trình duyệt dữ liệu của FieldTrip (trung bình ± các thành phần giả SD bị từ chối, 3,5 ± 2,85), các kênh nhiễu đã bị xóa (4 kênh trên 4 người tham gia) và toàn bộ 2 tập dữ liệu bị loại trừ do nhiễu quá mức. Dữ liệu còn lại được lọc thông dải trong khoảng từ 0,3 Hz đến 30 Hz bằng cách sử dụng các bộ lọc thông thấp và thông cao Butterworth.

Phân tích phổ công suất

Do tiếng ồn đáng kể trong các kênh chẩm (do các điện cực tách ra trong đêm ở một số người tham gia), chúng tôi chỉ bao gồm các kênh phía trước (F3 và F4), trung tâm (C3 và C4) và đỉnh (P3 và P4) trong phân tích quang phổ của chúng tôi của dữ liệu EEG giấc ngủ. Sử dụng các chức năng từ hộp công cụ FieldTrip, các kỷ nguyên N2 không có tạo tác và SWS đã được áp dụng cho Chuyển đổi Fourier nhanh với cửa sổ Hanning 10.24- và chồng chéo 50%. Công suất EEG trong SWA (0,5– Các dải tần 4 Hz) và trục chính nhanh (12,1–16 Hz) được xác định bằng cách lấy trung bình trên các ngăn và kênh tần số tương ứng.

Điện não đồ (học tập)

Sơ chế

Tất cả 8 kênh EEG (F3, F4, C3, C4, P3, P4, O1 và O2) đều được đưa vào phân tích học tập của chúng tôi. Dữ liệu được lọc thông cao (0,5 Hz), được lọc theo mức (49–51 Hz) và được phân chia thành các thử nghiệm (−3 giây đến 4,5 giây xung quanh thời điểm khởi phát kích thích). Các thử nghiệm mà người tham gia không phản hồi đã bị xóa khỏi phân tích (trung bình ± SD các thử nghiệm loại trừ, giấc ngủ: 0.1 ± 0.45, thiếu ngủ: 5,11 ± 7,93, Priestet al. 2001).

Từ các điện cực da đầu, chớp mắt và các thành phần tim đã được xác định và loại bỏ bằng cách sử dụng phân tích thành phần độc lập, đồng thời các kênh nhiễu được nội suy thông qua mức trung bình có trọng số của các lân cận gần nhất (14 kênh trên 6 người tham gia và 2 điều kiện). Các thử nghiệm được kiểm tra trực quan và dữ liệu từ 2 người tham gia đã bị xóa do nhiều kênh bị nhiễu quá mức.

Phân tích tần số thời gian

Biểu diễn tần số thời gian (TFR) được tính riêng cho tần số thấp hơn (4–30 Hz) và tần số cao hơn (30–60 Hz). Giới hạn trên được đăng ký trước của chúng tôi là 120 Hz, nhưng vì tốc độ lấy mẫu của chúng tôi là 200 Hz nên giới hạn trên cao hơn tần số Nyquist và phải được hạ xuống. Đối với các tần số thấp hơn, dữ liệu được tích hợp với 5-5-chu kỳ Hanning côn trong 0.{ {9}}Các bước tần số Hz và 5-các bước thời gian ms sử dụng độ dài cửa sổ thích ứng (tức là trong đó độ dài cửa sổ giảm khi tần số tăng dần, ví dụ: 1,25 giây ở 4 Hz và 1 giây ở 5 Hz, để giữ lại 5 chu kỳ).

Đối với các tần số cao hơn, dữ liệu được tích hợp với các mức giảm dần của dãy Slepians (3 giảm dần), cũng theo các bước 0,5 Hz và 5 ms với độ dài cửa sổ thích ứng. Đối với phân tích sau này, làm mịn tần số được đặt thành 0,4 tần số quan tâm (ví dụ: làm mịn 20 Hz ở 50 Hz). Việc loại bỏ giả tạo đạt được thông qua cách tiếp cận dựa trên dữ liệu được áp dụng riêng cho các phân tích tần số thấp hơn và cao hơn: các giá trị công suất vượt quá phân vị thứ 85 trên tất cả các điểm thời gian/tần số và các thử nghiệm đã bị xóa khỏi tập dữ liệu của mỗi người tham gia.
TFR được chuyển đổi thành phần trăm thay đổi công suất so với khoảng thời gian cơ sở tiền kích thích từ −400 mili giây đến −200 mili giây. Khoảng thời gian này đã được chọn để giảm thiểu ô nhiễm cơ bản do hoạt động sau kích thích trong khi vẫn duy trì khoảng cách gần với thời điểm khởi phát kích thích (lưu ý rằng khoảng thời gian quan tâm sau kích thích của chúng tôi bắt đầu ở 0,3 giây, xem bên dưới).

Các thử nghiệm được chia thành các cặp tính từ-hình ảnh được nhớ và quên sau đó (dựa trên giai đoạn thử nghiệm 48 giờ sau đó). Bởi vì bộ lọc notch 49–51 Hz của chúng tôi trùng lặp với dải tần số gamma của chúng tôi, nên chúng tôi đã chạy phân tích tần số cao hơn (30–60 Hz) mà không có bộ lọc notch và kết quả trong dải tần số gamma (40–60 Hz) không thay đổi.

Số liệu thống kê

Các phân tích TFR được thực hiện dưới dạng phân tích mẫu phụ thuộc và được hiệu chỉnh để so sánh nhiều lần bằng cách sử dụng phương pháp hoán vị dựa trên cụm không tham số của FieldTrip (1,000 ngẫu nhiên). Các cụm được xác định theo kênh ∗ thời gian trong khi tính trung bình trên các dải tần quan tâm (theta [4–8 Hz], alpha [8–12 Hz], beta [12–20 Hz] và gamma [40–60 Hz], ngưỡng cụm P < 0,05).

Các phân tích được đăng ký trước trong dải theta và gamma có đuôi {{0}}, trong khi các phân tích thăm dò có đuôi 2-. Để giảm nhiễu từ các phản ứng gợi lên bằng hình ảnh sớm, khoảng thời gian quan tâm được đặt từ 0,3 giây đến 2 giây (Friedman và Johnson 2000; Osipova và cộng sự 2006). Phương pháp tiếp cận giai thừa được sử dụng để đánh giá tác động của tình trạng thiếu ngủ (so với giấc ngủ) đối với các mối tương quan thần kinh của việc mã hóa: Chúng tôi đã tính toán mức chênh lệch TFR trung bình lớn cho các cặp tính từ-hình ảnh bị quên sau đó trong mỗi tình trạng (ngủ và thiếu ngủ) rồi nhập vào những điều này trái ngược với phân tích hoán vị dựa trên cụm (Đã ngủ > ​​đã quên > Đã nhớ SleepDprivation đã quên > đã quên).

Để phản ánh cơ sở lý luận của thử nghiệm hoán vị dựa trên cụm, chúng tôi báo cáo các hiệu ứng có kích thước như Cohen's dz dựa trên mức trung bình của cụm lớn nhất (tức là lấy trung bình trên tất cả các kênh và các điểm thời gian đóng góp tại bất kỳ điểm nào cho cụm lớn nhất, Meyeret al. 2021).

Kết quả

Giấc ngủ có lợi cho việc củng cố trí nhớ

Để đánh giá sự hợp nhất qua đêm, chúng tôi đã tính toán RI từ các bài kiểm tra trí nhớ không gian tức thời và bị trì hoãn (RI cao hơn {{0}} khả năng lưu giữ qua đêm tốt hơn, xem Vật liệu và phương pháp). Đúng như dự đoán, RI cao hơn đáng kể sau khi ngủ so với thiếu ngủ (t(28)=3.78,P < 0.001, d=0.71, xem Hình 2a). Để đảm bảo rằng những phát hiện của chúng tôi không bị chi phối bởi sự mệt mỏi khác biệt giữa các tình trạng trong bài kiểm tra trì hoãn, chúng tôi cũng đánh giá khả năng duy trì trí nhớ giữa bài kiểm tra ngay lập tức và bài kiểm tra tiếp theo (diễn ra 48 giờ sau bài kiểm tra trì hoãn, do đó cho phép giấc ngủ phục hồi).

Đúng như dự đoán, RI vẫn cao hơn đáng kể trong điều kiện ngủ (so với thiếu ngủ) (t(28)=2.18, P=0.038, d {{5} }.44, xem Hình 2b), cho thấy rằng giấc ngủ đã tạo điều kiện củng cố qua đêm. Không có sự khác biệt đáng kể giữa các điều kiện về độ chính xác không gian trực quan ở lần kiểm tra ngay lập tức (trung bình ± sai số chuẩn của giá trị trung bình (SEM), giấc ngủ: 2,44 ± 0.10, thiếu ngủ: 2,57 ± 0,10, t (28)=−0,98,P=0.337, d=0.19, BF01=3.28) và không có sự khác biệt về lợi ích của việc duy trì giấc ngủ ( RISleepBenefit [tức là tình trạng ngủ RI − tình trạng thiếu ngủ RI], xem bên dưới) giữa những người tham gia đã hoàn thành tình trạng ngủ trước hoặc sau tình trạng thiếu ngủ(t(27)=0.22, P=0.828, d=0.08, BF01=2.81).

Mặc dù thời gian phản hồi trên PVT chậm hơn vào buổi sáng sau khi thiếu ngủ (trung bình ± SEM,399.00 ms ± 17,63) so với khi ngủ (289,15 ± 4,34, P < 0.0{ {19}}1), không có mối quan hệ đáng kể nào giữa RISleepBenefit và PVTSleepBenefit (nghĩa là RT sau khi ngủ − RT trung bình sau khi thiếu ngủ, R{{10}} −0.15, P {{ 13}}.440, BF01=1.92).Tương tự, như được chỉ ra bởi SSS, những người tham gia cảm thấy kém tỉnh táo hơn sau khi thiếu ngủ (trung bình ± SEM, 5,37 ± 0,15) so với sau khi ngủ (2,27 ± 0,16). Tuy nhiên, không có mối tương quan đáng kể giữa RISleepBenefit và SSSSleepBenefit (tức là xếp hạng trung bình sau khi ngủ − xếp hạng trung bình sau khi thiếu ngủ, R2 < −0,01, P=0.991, BF01=2.46). Phân tích mở rộng về dữ liệu PVT và SSS có sẵn trong Tài liệu bổ sung.
Giấc ngủ cải thiện việc học tập vào ngày hôm sau

Để đánh giá hiệu suất mã hóa sau khi ngủ hoặc thiếu ngủ, chúng tôi đã tính toán LI, tương đương với tỷ lệ phần trăm hình ảnh được nhận dạng chính xác trong bài kiểm tra liên kết được ghép nối (điều này diễn ra 48 giờ sau khi mã hóa, sau giấc ngủ phục hồi). Đúng như mong đợi, hiệu suất mã hóa sau khi ngủ cao hơn đáng kể so với tình trạng thiếu ngủ (t(29)=12.19, P < 0.001, d=2.17, xem Hình 2c), gợi ý rằng giấc ngủ đã mang lại lợi ích cho việc học vào ngày hôm sau. Không có sự khác biệt đáng kể về lợi ích của giấc ngủ đối với việc học mới (LISleepBenefit; tức là tình trạng ngủLI − tình trạng thiếu ngủ LI, xem bên dưới) giữa những người tham gia đã hoàn thành tình trạng ngủ trước và sau tình trạng thiếu ngủ ( t(28)=0.37,P=0.712, d=0.14, BF01=2.75).

Không có mối quan hệ đáng kể nào giữaLISleepBenefit và PVTSleepBenefit (R{{0}} −0.30, P=0.113), mặc dù bằng chứng về điều vô giá trị vẫn chưa thuyết phục (BF{{ 5}}.86). Tương tự, không có mối tương quan đáng kể giữa LISleepBenefit và SSSSleepBenefit(R2=−0,35, P=0.056) với bằng chứng không thuyết phục về giá trị vô hiệu (BF01=0.53).

Không có mối quan hệ giữa sự củng cố liên quan đến giấc ngủ, hoạt động sóng chậm và việc học tập vào ngày hôm sau

Tiếp theo, chúng tôi đã kiểm tra giả thuyết rằng việc củng cố qua đêm dự đoán việc học vào ngày hôm sau và SWA góp phần vào mối quan hệ này. Bởi vì chúng tôi nhắm đến mối quan hệ giữa quá trình xử lý trí nhớ liên quan đến giấc ngủ và khả năng học tập vào ngày hôm sau, nên trước tiên cần phải định lượng tác động tích cực của giấc ngủ (so với tình trạng thiếu ngủ) đối với RI và LI. Do đó, chúng tôi đã trừ cả RI và LI giữa tình trạng ngủ và tình trạng thiếu ngủ (trên cơ sở từng người tham gia) sao cho điểm số dương trên các số liệu RISleepBenefit và LISleepBenefit tổng hợp cho thấy sự cải thiện hiệu suất liên quan đến giấc ngủ. SWA được định nghĩa là nguồn EEG trong dải tần số 0.5–4 Hz trong giai đoạn ngủ N2 và SWS (thu gọn trên tất cả các kênh EEG). Trong mô hình hồi quy bội, chúng tôi đã nhập RISleepBenefit và SWA làm yếu tố dự đoán và LISleepBenefit làm biến kết quả. Trái ngược với mong đợi, sự hợp nhất liên quan đến giấc ngủ (RISleepBenefit) và SWA không ảnh hưởng đáng kể đến việc học tập vào ngày hôm sau (LISleepBenefit,F(2, 24)=1.51, R2=0.11, P {{ 18}}.242, xem Hình 3). Không có mối quan hệ đáng kể nào được quan sát giữa RISleepBenefit vàLISleepBenefit độc lập với SWA (B=3.30, t(24)=0.86,P=0.399) hoặc giữa SWA và LISleepBenefit độc lập với RISleepBenefit (B=−0,51, t(24)=−1,65, P=0.111).RISleepBenefit không tương quan đáng kể với SWA (R{ {37}}.21, P=0.298). Một phân tích Bayes tiếp theo đã tiết lộ bằng chứng giai thoại ủng hộ giả thuyết không (tức là sự hợp nhất liên quan đến giấc ngủ và SWA không tính đến việc học tập vào ngày hôm sau, BF{44}}.04).

Trong một phân tích phụ, chúng tôi đã lặp lại phép hồi quy đa bội này nhưng chỉ nhập dữ liệu từ điều kiện ngủ vào mô hình của chúng tôi (tức là RISleepBenefit và LISleepBenefit được thay thế bằng RI và LI chỉ từ điều kiện ngủ). Những phát hiện của chúng tôi phản ánh những phát hiện của phân tích trước: sự củng cố liên quan đến giấc ngủ (RI) và SWA không ảnh hưởng đáng kể đến việc học tập vào ngày hôm sau (LI, F(2, 25)=1.83, P=0.181 , R2=0.13, BF{{10}}.68). Cũng không có mối quan hệ đáng kể nào giữa RI và LI độc lập với SWA (B=4.46, t(25 )=1.67,P=0.107) hoặc giữa SWA và LI độc lập với RI(B=−0.25, t(25)=−1.16, P { {26}}.256) và không quan sát thấy mối tương quan đáng kể giữa RI và SWA (R2=0.28,P=0.143).

Chúng tôi cũng khám phá xem liệu RI trong điều kiện ngủ có tương quan với các tham số giấc ngủ khác trước đây có liên quan đến việc hợp nhất bộ nhớ khai báo hay không: thời gian (phút) trong SWS (Backhaus et al. 2006; Scullin 2013) và công suất trục chính nhanh (12,1–16 Hz , Cox và cộng sự 2012, Tamminen và cộng sự 2010). Tuy nhiên, không có mối quan hệ đáng kể nào xuất hiện (tất cả P ​​> 0,368). Dữ liệu về giấc ngủ có sẵn trong Bảng 1.

Thiếu ngủ làm gián đoạn quá trình đồng bộ hóa beta trong quá trình học tập thành công

Cuối cùng, chúng tôi đã kiểm tra giả thuyết rằng tình trạng thiếu ngủ sẽ làm gián đoạn quá trình đồng bộ hóa theta và gamma trong quá trình học tập. Tuy nhiên, không có sự khác biệt đáng kể nào được quan sát thấy ở các dải theta (4–8 Hz) hoặc gamma (40–60 Hz) khi so sánh TFR giữa các cặp tính từ-hình ảnh được ghi nhớ sau đó và bị quên hoặc giữa tình trạng ngủ và tình trạng thiếu ngủ, và có không có tương tác đáng kể giữa các độ tương phản này (tất cả P ​​> 0,05).

Trong một phân tích mang tính thăm dò, chúng tôi đã nghiên cứu tác động của việc thiếu ngủ đến quá trình khử đồng bộ hóa beta, một dấu hiệu xác định cho việc học tập thành công (Hanslmayret al. 2009, 2011, 2012, 2014; Griffiths và cộng sự 2016). Phù hợp với những phát hiện trước đó, sự giảm tổng thể về sức mạnh beta đã được quan sát thấy trong quá trình mã hóa các cặp tính từ-hình ảnh được ghi nhớ (so với bị lãng quên) sau đó khi kết hợp các điều kiện về giấc ngủ và tình trạng thiếu ngủ (tương ứng với 2 cụm ở bán cầu não trái bắt đầu từ ∼1,5–1,7 giây (P=0.044,d=−0,66) và ở ∼1,75–1,9 giây (P=0.038, d=−0,49) khởi phát sau kích thích (xem Hình 4a ).

Điều thú vị là, những thay đổi về sức mạnh beta đi kèm với việc học tập thành công lại khác biệt đáng kể trong điều kiện ngủ và thiếu ngủ (tương tác, tương ứng với một cụm ở bán cầu não trái ∼{0}}.5–0.7 giây, P=0.014, d=−0.33, xem Hình 4b và d). Trong khi đó, việc mã hóa các cặp tính từ-hình ảnh được ghi nhớ sau đó (so với bị quên) có liên quan đến việc điều chỉnh giảm công suất beta sau khi ngủ ( P=0.005), một sự điều chỉnh tăng cường rõ ràng của sức mạnh beta xuất hiện từ cùng một độ tương phản sau khi thiếu ngủ (P=0.019, xem Hình 4c, mặc dù bài kiểm tra hậu kỳ sau này đã không tồn tại trong quá trình hiệu chỉnh Bonferroni, alpha { {16}}.0125). Hơn nữa, betapower đã giảm đáng kể trong quá trình mã hóa các cặp được ghi nhớ sau đó trong điều kiện ngủ (so với thiếu ngủ) (P=0.001), nhưng không thấy sự khác biệt như vậy trong quá trình mã hóa các cặp bị lãng quên sau đó (P=0 .928).

To explore whether this significant interaction was driven by increased fatigue in the sleep deprivation (vs. sleep) condition, we correlated (for each participant) average beta power for the contrast Sleepremembered > forgotten >Mất ngủ được ghi nhớ > bị lãng quên (trong cụm cấp độ nhóm quan trọng) với SSSSLợi ích giấc ngủ và PVTSLợi ích giấc ngủ. Không có mối quan hệ đáng kể nào được quan sát (SSS: R2=−0.20, P=0.311, BF01=1.58, PVT: R2=0. 18,P=0.371, BF01=1.73), cho thấy rằng những phát hiện nói trên không phát sinh từ sự thiếu hiểu biết về sự khác biệt giữa các điều kiện.

Sức mạnh beta tổng thể cũng giảm đối với tình trạng ngủ (so với thiếu ngủ) khi kết hợp các cặp hình ảnh tính từ được nhớ và bị quên sau đó tương ứng với 2 cụm ở bên trái (∼1–1,5 giây, P=0.{{8} }14, d=−0.63) và bán cầu phải (∼1,3–1,7 s, P=0.038, d=−0,47) .Dựa vào các mối liên hệ đã được báo cáo trước đây giữa quá trình giải đồng bộ hóa alpha (8–12 Hz) và quá trình học tập thành công (Griffiths và cộng sự 2016; Weisz và cộng sự 2020), chúng tôi cũng khám phá hoạt động trong dải tần số này (tương phản tương tự như trên), nhưng không có tác động đáng kể nào đã được quan sát (tất cả P ​​> 0,05).

Thư pháp

Số giờ ngủ trong khoảng thời gian {0}}h giữa các bài kiểm tra bị trì hoãn và theo dõi (theo ước tính thông qua hoạt động của đồng hồ đeo tay) được áp dụng cho 2 (Điều kiện: Ngủ/Thiếu ngủ) ∗ 2 (Đêm: 1/2 ) phép đo lặp lại ANOVA (Rfunction: anova_test, gói R: rstatix). Lưu ý rằng 2 người tham gia không được đưa vào phân tích này do sự cố kỹ thuật với thiết bị thư pháp. Có một tác dụng chính của Đêm (F(1, 27)=62.47, P < 0.001, ηp2=0.7{ {42}}), chỉ ra rằng tất cả những người tham gia ngủ vào đêm 1 lâu hơn đêm 2. Một điều kiện quan trọng ∗ Tương tác vào ban đêm (F(1, 27)=14.21, P < 0.{ {45}}1, ηp2=0.35) cũng xuất hiện, với các bài kiểm tra hậu kiểm được Bonferroni hiệu chỉnh cho thấy rằng thời gian ngủ dài hơn trong điều kiện thiếu ngủ (so với ngủ) vào đêm 1 (thời gian ngủ trung bình ± SEM, thiếu ngủ: 9,03 ± 0,45, ngủ: 7,52 ± 0,24, P=0,006)nhưng ngắn hơn vào đêm thứ 2 (thiếu ngủ: 5,33 ± 0,23,ngủ: 6,00 ± 0,25, P=0,036) . Không có tác dụng chính nào của Điều kiện (F(1, 27)=3.07, P=0.091, ηp2=0.10).

Có thể thời gian ngủ dài hơn vào đêm đầu tiên sau khi học trong điều kiện thiếu ngủ (so với ngủ) đã làm tăng cường sự hợp nhất của các cặp tính từ-hình ảnh mới học, có khả năng giảm thiểu tác động ban đầu của việc mất ngủ đối với việc mã hóa. Để kiểm tra khả năng này, chúng tôi đã so sánh sự khác biệt giữa các tình trạng về thời gian ngủ vào đêm đầu tiên sau khi học (tình trạng thiếu ngủ - tình trạng ngủ) với LISleepBenefit. Tuy nhiên, không có mối quan hệ đáng kể nào xuất hiện(R2=−0.06, P=0.756, BF01=2.33).

Cuộc thảo luận

Giấc ngủ mang lại lợi ích hơn việc thức dậy trong việc lưu giữ ký ức và học hỏi những ký ức mới (Gais et al. 2006;Yoo et al. 2007; Talamini et al. 2008; Payne et al. 2012;Alberca-Reina et al. 2014; Kaida et al. cộng sự 2015; Durrant và cộng sự 2016; Tempesta và cộng sự 2016; Cairney, Lindsay và cộng sự 2018;Cousins ​​và cộng sự 2018; Gaskell và cộng sự 2018; Ashton và cộng sự 2020; Ashton và Cairney 2021). Một số gợi ý rằng những lợi ích này có thể được giải thích bằng vai trò tích cực của SWS và các dao động thần kinh liên quan trong việc chuyển mạng lưới phục hồi trí nhớ từ vùng hải mã sang vỏ não mới và do đó khôi phục khả năng của vùng đồi thị cho việc học mới (Walker 2009; Born và Wilhelm 2012; Rasch vàBorn 2013; Klinzing et cộng sự 2019). Trong nghiên cứu hiện tại, chúng tôi đã kiểm tra giả thuyết rằng mức độ các cá nhân củng cố ký ức mới trong khi ngủ dự đoán khả năng mã hóa thông tin mới vào ngày hôm sau và SWA góp phần vào mối quan hệ này. Mặc dù chúng tôi quan sát thấy lợi ích của giấc ngủ (so với tình trạng thiếu ngủ) đối với các biện pháp củng cố qua đêm và học tập vào ngày hôm sau, chúng tôi không tìm thấy bằng chứng nào về mối quan hệ giữa 2 biện pháp này hoặc với SWA.

Do tầm quan trọng của giấc ngủ đối với việc học mới, chúng tôi tiếp tục tìm hiểu xem tình trạng thiếu ngủ ảnh hưởng như thế nào đến các mối tương quan thần kinh của việc mã hóa thành công. Điều thú vị là, trong khi việc tìm hiểu các mối liên hệ được ghi nhớ sau đó (so với bị lãng quên) có liên quan đến việc điều chỉnh giảm công suất beta 12–20 Hz sau khi ngủ (như đã báo cáo trong nghiên cứu trước đó, Hanslmayr và cộng sự 2009, 2011, 2012, 2014; Griffiths và cộng sự 2019 ), không có sự khác biệt đáng kể về betapower xuất hiện sau khi thiếu ngủ. Những phát hiện này cho thấy rằng việc thiếu ngủ sẽ làm gián đoạn các hoạt động thần kinh làm nền tảng cho việc mã hóa bộ nhớ, dẫn đến hiệu suất hoạt động dưới mức tối ưu.

Giấc ngủ mang lại lợi ích cho việc củng cố qua đêm và học tập vào ngày hôm sau

Nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng giấc ngủ hỗ trợ củng cố trí nhớ (Gais và cộng sự 2006; Talamini và cộng sự 2008; Payneet cộng sự 2012; Durrant và cộng sự 2016; Cairney, Lindsay và cộng sự 2018; Gaskell và cộng sự 2018; Ashton và cộng sự . 2020; Ashtonand Cairney 2021) và quá trình học tập tiếp theo (McDermottet al. 2003; Yoo và cộng sự 2007; Kaida và cộng sự 2015; Tempestaet cộng sự 2016; Cousins ​​​​và cộng sự 2018). Để phù hợp với những nghiên cứu này, chúng tôi nhận thấy rằng khả năng duy trì trí nhớ và khả năng học tập vào ngày hôm sau được hưởng lợi từ giấc ngủ qua đêm so với tình trạng thiếu ngủ.

Mặc dù đây là cuộc điều tra đã được đăng ký trước về vai trò của giấc ngủ trong học tập và trí nhớ và được thúc đẩy bởi nghiên cứu trước đây về cùng chủ đề (Gais và cộng sự 2006; Yoo và cộng sự 2007), điều quan trọng là phải xem xét mức độ mà những phát hiện của chúng tôi có thể giải quyết các tác động của trí nhớ. giấc ngủ khỏi những ảnh hưởng gián đoạn của tình trạng thiếu ngủ. Thời gian tỉnh táo kéo dài dẫn đến nhiều suy giảm nhận thức khác nhau (Krause và cộng sự 2017), nghĩa là hiệu suất kém hơn trong tình trạng thiếu ngủ (so với ngủ) có thể phản ánh hậu quả gián tiếp của việc mất ngủ hơn là trực tiếp thiếu ngủ (thực sự, những người tham gia nghiên cứu hiện tại phản ứng chậm hơn với PVT và cho biết họ ít tỉnh táo hơn với SSS sau khi thiếu ngủ so với khi ngủ). Đầu tiên, tập trung vào đánh giá của chúng tôi về khả năng củng cố qua đêm, những suy giảm nhận thức tổng quát phát sinh từ tình trạng thiếu ngủ có thể làm suy giảm hiệu suất phục hồi, tạo ra ấn tượng về sự cải thiện liên quan đến khả năng duy trì giấc ngủ.

Mặc dù đây là mối quan ngại hợp lý do các hiệu ứng về trí nhớ khi ngủ được quan sát thấy trong bài kiểm tra trì hoãn của chúng tôi (diễn ra ngay sau khoảng thời gian qua đêm), nhưng nó không giải thích được tại sao lợi ích duy trì trong điều kiện ngủ vẫn còn tồn tại 48 giờ sau đó (một khi những người bị thiếu ngủ đã có nhiều cơ hội hơn). để phục hồi giấc ngủ). Hơn nữa, chúng tôi quan sát thấy mối quan hệ không đáng kể giữa lợi ích của giấc ngủ (so với tình trạng thiếu ngủ) đối với việc duy trì trí nhớ và giữa những khác biệt về tình trạng về điểm SSS hoặc thời gian phản ứng PVT, cho thấy rằng những phát hiện của chúng tôi không phải do suy giảm nhận thức chung đi kèm với tình trạng thiếu ngủ. Do đó, thật hợp lý khi kết luận rằng dữ liệu của chúng tôi phản ánh tác động tích cực của giấc ngủ đến việc củng cố trí nhớ. Tuy nhiên, lợi ích về trí nhớ của giấc ngủ có thể được giải thích ở mức độ nào do không có sự can thiệp của sự tỉnh táo (chẳng hạn như trong tình trạng thiếu ngủ) hoặc cơ chế củng cố hoạt động phụ thuộc vào giấc ngủ, tuy nhiên, không thể suy ra từ dữ liệu của chúng tôi.

Chuyển sang phân tích của chúng tôi về việc học vào ngày hôm sau, mặc dù giai đoạn đánh giá cũng diễn ra 48 giờ sau khi mã hóa, giai đoạn học tập ban đầu diễn ra ngay sau khi ngủ hoặc thiếu ngủ. Do đó, chúng tôi không thể loại trừ khả năng rằng sự cải thiện rõ ràng về hiệu suất mã hóa sau khi ngủ bị ảnh hưởng bởi sự suy giảm nhận thức tổng quát sau khi thiếu ngủ. Tuy nhiên, điều quan trọng là chúng tôi nghĩ rằng dữ liệu EEG của chúng tôi cung cấp bằng chứng hợp lý cho thấy bản thân việc thiếu ngủ sẽ làm gián đoạn quá trình học tập mới. Cụ thể, nếu tác động của chúng tôi được thúc đẩy bởi sự thiếu hụt nhận thức không đặc hiệu sau tình trạng thiếu ngủ, người ta sẽ mong đợi chỉ quan sát thấy sự khác biệt tổng quát trong hoạt động điện não đồ giữa tình trạng ngủ và tình trạng thiếu ngủ (tức là chỉ có tác động chính của tình trạng trong tất cả các thử nghiệm mã hóa). Ngược lại, một tương tác không đáng kể cho thấy quá trình khử đồng bộ hóa beta được khuếch đại trong tình trạng ngủ (so với thiếu ngủ), đặc biệt là trong các thử nghiệm mà sau đó các cặp tính từ-hình ảnh được ghi nhớ. Tác động này của giấc ngủ đối với quá trình giải đồng bộ hóa beta trong quá trình học tập thành công không được dự đoán bởi sự khác biệt giữa các điều kiện về điểm SSS hoặc thời gian phản hồi PVT và không có sự khác biệt giữa các điều kiện về sức mạnh beta xuất hiện đối với các cặp mà sau đó đã bị lãng quên (xem Hình 4b và c). Bởi vì beta quá trình giải đồng bộ hóa là một dấu hiệu thần kinh đã được xác lập của quá trình xử lý ngữ nghĩa trong quá trình học tập thành công (Hanslmayr và cộng sự 2011, 2014; Griffiths và cộng sự 2016), những phát hiện này có thể gợi ý rằng các cơ chế mã hóa thần kinh thực sự bị gián đoạn do thiếu ngủ. Hỗ trợ thêm cho quan điểm này có sẵn bên dưới, trong đó chúng tôi phác thảo cách bộ não có thể tham gia vào các chiến lược học tập bù đắp khi các con đường xử lý ngữ nghĩa bị tổn hại do thiếu ngủ (xem phần "Mất ngủ làm gián đoạn việc học tập hiệu quả").

Bởi vì RI của chúng tôi dựa trên các thử nghiệm cho cùng một mục ở các phiên ngay lập tức, bị trì hoãn và theo dõi, nên có thể dữ liệu của chúng tôi bị ảnh hưởng bởi hiệu ứng thực hành truy hồi (tức là những ký ức trải qua quá trình thực hành truy hồi thường được ghi nhớ tốt hơn so với những ký ức không trải qua, Roediger và Karpicke 2006; Carpenter và cộng sự 2008). Nghĩa là, lợi thế duy trì được quan sát thấy sau khi ngủ (so với thiếu ngủ) ở bài kiểm tra bị trì hoãn có thể đã được duy trì ở bài kiểm tra tiếp theo nhờ quá trình luyện tập phục hồi. Tuy nhiên, do ký ức được củng cố thông qua việc truy hồi thu được rất ít lợi ích từ sự hợp nhất liên quan đến giấc ngủ (Bäuml và cộng sự 2014; Antony và cộng sự 2017; Antony và Paller 2018), nên, theo giả thuyết thực hành truy xuất, bài kiểm tra ngay lập tức sẽ vô hiệu hóa bất kỳ tác động nào sau này của giấc ngủ. về việc giữ lại. Mặc dù người ta vẫn có thể cho rằng sự khác biệt về khả năng duy trì giữa các tình trạng trong bài kiểm tra bị trì hoãn là do những suy giảm không đặc hiệu sau khi thiếu ngủ, nhưng điều này không giải thích được tại sao lợi thế về trí nhớ trong tình trạng ngủ vẫn tồn tại 48 giờ sau đó (sau khi giấc ngủ phục hồi đã diễn ra). Do đó, chúng tôi nghĩ rằng các hiệu ứng thực hành truy xuất không thể đưa ra lời giải thích hợp lý cho những phát hiện của chúng tôi.

Cho rằng giấc ngủ phục hồi sau khi thiếu ngủ được đặc trưng bởi sự gia tăng cân bằng nội môi của SWS (Borbély 1982; Borbély và cộng sự 2016), người ta có thể mong đợi sự hợp nhất qua đêm của các cặp tính từ-hình ảnh mới học được sẽ được khuếch đại trong tình trạng thiếu ngủ (so với ngủ) điều kiện, có khả năng làm dịu tác động ban đầu của việc mất ngủ đối với việc mã hóa. Mặc dù chúng tôi không ghi lại điện não đồ khi ngủ trong thời gian những người tham gia rời khỏi phòng thí nghiệm (và do đó không hiểu rõ về sự gia tăng cân bằng nội môi của SWS sau khi thiếu ngủ), chúng tôi đã theo dõi hành vi giấc ngủ bằng phương pháp ghi hoạt động trên đồng hồ đeo tay. Những người tham gia ngủ lâu hơn trong đêm đầu tiên sau khi học trong điều kiện thiếu ngủ (so với ngủ), nhưng sự khác biệt giữa các điều kiện về thời gian ngủ không tương quan đáng kể với mức độ lợi ích của giấc ngủ đối với việc học. Điều này cho thấy giấc ngủ phục hồi lâu hơn trong tình trạng thiếu ngủ không ảnh hưởng đáng kể đến tác động của việc mất ngủ đối với việc học mới.

Tuy nhiên, điều đáng chú ý là việc tăng cường hợp nhất các cặp tính từ-hình ảnh mới học trong tình trạng thiếu ngủ (so với ngủ) (do giấc ngủ phục hồi lâu hơn hoặc sâu hơn) có thể đã che khuất mối quan hệ giữa khả năng duy trì trí nhớ liên quan đến giấc ngủ và khả năng học tập vào ngày hôm sau. trong phân tích hồi quy bội của chúng tôi. Tuy nhiên, các hiệu ứng vô hiệu tương tự cũng được quan sát thấy khi phân tích của chúng tôi chỉ giới hạn ở dữ liệu từ điều kiện giấc ngủ thay vì phép trừ giữa điều kiện ngủ và tình trạng thiếu ngủ (như đã được thực hiện trong phân tích chính của chúng tôi). Do đó, không có mối quan hệ nào giữa sự củng cố qua đêm và việc học tập vào ngày hôm sau khi ảnh hưởng của tình trạng thiếu ngủ (và sự tăng cường giả định của sự củng cố liên quan đến giấc ngủ trong giấc ngủ phục hồi) bị xóa khỏi dữ liệu của chúng tôi.

Không có mối liên hệ giữa sự củng cố liên quan đến giấc ngủ và việc học tập vào ngày hôm sau

Nếu việc hợp nhất bộ nhớ trong SWS hỗ trợ sự dịch chuyển mạng truy xuất bộ nhớ từ vùng hải mã sang vùng vỏ não mới, thì việc hợp nhất liên quan đến giấc ngủ của những ký ức phụ thuộc vào vùng đồi thị sẽ dự đoán việc học vào ngày hôm sau về các liên kết mới qua trung gian vùng đồi thị và SWA sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho mối quan hệ này. Tuy nhiên, chúng tôi quan sát thấy không có tác động nào như vậy trong dữ liệu của mình, cho thấy rằng việc học mới ở vùng hải mã có thể không phụ thuộc vào quá trình xử lý trí nhớ vùng đồi thị trong đêm ngủ trước đó.

Một cách giải thích khác về những hiệu ứng vô hiệu này là mô hình thực nghiệm của chúng tôi không thể cung cấp một kiểm nghiệm đầy đủ cho giả thuyết của chúng tôi. Mặc dù chúng tôi lập luận rằng việc sử dụng 2 nhiệm vụ phụ thuộc vào vùng hải mã khác nhau về mặt khái niệm sẽ ngăn cản những phát hiện của chúng tôi bị ảnh hưởng bởi sự can thiệp hồi tố hoặc chủ động, nhưng sự khác biệt về chất giữa các nhiệm vụ này có thể làm mất đi khả năng phát hiện mối quan hệ giữa củng cố trí nhớ liên quan đến giấc ngủ và việc học tập vào ngày hôm sau. Tuy nhiên, đây là một gợi ý suy đoán có thể được giải quyết trong nghiên cứu trong tương lai (ví dụ bằng cách sử dụng nhiệm vụ kết hợp theo cặp để đánh giá cả khả năng duy trì trí nhớ qua đêm và mã hóa tiếp theo).
Mặc dù nghiên cứu của chúng tôi được thúc đẩy bởi các giả định của khung Hệ thống hoạt động (Walker 2009; Born và Wilhelm 2012; Rasch và Born 2013; Klinzinget cộng sự 2019), điều quan trọng là cũng phải xem xét những phát hiện của chúng tôi trong bối cảnh thu nhỏ khớp thần kinh cân bằng nội môi, trong đó được coi là một cơ chế cơ bản khác qua đó giấc ngủ hỗ trợ việc học tập và trí nhớ (Tononi và Cirelli 2014, 2016). Từ góc độ này, giấc ngủ là cái giá mà não phải trả cho sự linh hoạt khi thức dậy nhằm tránh sự tích tụ của việc nâng cấp khớp thần kinh. Bởi vì quá trình tái chuẩn hóa khớp thần kinh chủ yếu xảy ra trong khi ngủ (khi các mạch thần kinh có thể trải qua quá trình thu nhỏ khớp thần kinh một cách có hệ thống và rộng rãi), nên một đêm thiếu ngủ sẽ ngăn cản quá trình phục hồi cân bằng nội môi tế bào và làm suy giảm khả năng học tập vào ngày hôm sau. Một số tài khoản lý thuyết về xử lý bộ nhớ liên quan đến giấc ngủ đã đạt được tiến bộ trong việc dung hòa các nguyên lý chính của khung Hệ thống hoạt động và Cân bằng nội môi khớp thần kinh, cho thấy rằng các quy trình này hoạt động phối hợp để hỗ trợ tính linh hoạt toàn cầu và thu nhỏ cục bộ, tương ứng, và khi làm như vậy, chuẩn bị cho vùng hải mã cho tương lai mã hóa (Lewis và Durrant 2011; Genzel và cộng sự 2014; Klinzing và cộng sự 2019). Điều thú vị là, trong khi việc phát lại và hợp nhất bộ nhớ toàn cầu có liên quan đến tốc độ chậm (<1 Hz) oscillations, downscaling and forgetting are associated with delta waves (1–4 Hz) in local networks (Genzel et al. 2014; Kim et al. 2019). How interactions between global slow oscillations and local delta waves regulate overnight memory processing is therefore pertinent to further understanding the relationship between sleep-associated consolidation and next-day learning.

Mất ngủ làm gián đoạn việc học tập hiệu quả

Học tập thành công có liên quan đến quá trình không đồng bộ hóa beta bên trái ∼0,5–1,5 giây sau khi bắt đầu kích thích (Hanslmayr và cộng sự 2009, 2011, 2012, 2014; Griffithset cộng sự 2016, 2021). Phù hợp với những nghiên cứu trước đây, chúng tôi đã quan sát thấy sự giảm công suất beta ~ 0,3–2 giây khởi phát sau khi kích thích trong quá trình mã hóa các liên kết được ghi nhớ sau đó (so với bị lãng quên) và điều này rõ rệt nhất ở bán cầu não trái. Quá trình giải đồng bộ hóa Beta được cho là phản ánh quá trình xử lý ngữ nghĩa trong quá trình hình thành bộ nhớ thành công (Hanslmayr và cộng sự 2011; Fellner và cộng sự 2013); khi sức mạnh beta giảm, độ sâu xử lý ngữ nghĩa tăng lên (Hanslmayr và cộng sự 2009). Nói rộng hơn, các dao động alpha/beta vỏ não mới có liên quan đến việc xử lý thông tin đến trong quá trình mã hóa theo từng đoạn (Griffiths và cộng sự 2021). Đối với nhiệm vụ học tập của chúng tôi, những người tham gia được hướng dẫn tạo ra những hình ảnh hoặc câu chuyện sống động liên kết tính từ và hình ảnh của mỗi cặp. Do đó, sự điều chỉnh giảm sức mạnh beta được quan sát trong quá trình học tập thành công có thể phản ánh sự tham gia của các hoạt động xử lý thông tin, có thể liên quan đến các biểu diễn ngữ nghĩa, cho phép các liên kết mới lạ này được liên kết với nhau thành 1 tình tiết mạch lạc và được ghi vào bộ nhớ.
Tuy nhiên, điều quan trọng là sự thay đổi về sức mạnh beta đi kèm với việc học tập thành công lại khác nhau tùy theo việc người tham gia đã ngủ hay còn thức trong khoảng thời gian qua đêm. Trong khi việc mã hóa các cặp tính từ-hình ảnh được ghi nhớ sau đó (so với bị quên) có liên quan đến sự mất đồng bộ hóa beta sau khi ngủ, không có sự khác biệt đáng kể về sức mạnh beta xuất hiện từ cùng một độ tương phản sau khi thiếu ngủ. Do đó, việc thiếu ngủ kéo dài dường như làm gián đoạn các hoạt động xử lý ngữ nghĩa khi những người tham gia hình thành thành công. những kỷ niệm mới. Cách giải thích này phù hợp với những phát hiện về hành vi trước đây trong đó những người bị thiếu ngủ gặp khó khăn trong việc mã hóa các cặp kích thích không phù hợp về mặt ngữ nghĩa (Alberca-Reinaet al. 2014). Do đó, bộ não bị thiếu ngủ có thể dựa vào các lộ trình xử lý thay thế khi đưa thông tin mới vào bộ nhớ. Thật vậy, các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng thiếu ngủ dẫn đến phản ứng bù trừ của thần kinh trong quá trình học tập (Chee và Choo 2004; Drummond và cộng sự 2004) và sự công nhận (Sterpenich et al.2007).

Bản chất của con đường học tập thay thế này sau khi bị thiếu ngủ là gì? Điều thú vị cần lưu ý là chúng tôi đã quan sát thấy sự điều chỉnh tăng cường hoạt động beta trong quá trình học tập thành công (so với không thành công) trong điều kiện thiếu ngủ (mặc dù sự khác biệt này không tồn tại sau khi điều chỉnh Bonferroni cho nhiều so sánh). Sự gia tăng sức mạnh beta có liên quan đến trí nhớ làm việc và hoạt động diễn tập (Tallon-Baudry và cộng sự 2001; Hwang và cộng sự 2005; Onton và cộng sự 2005; Deiber và cộng sự 2007), gợi ý rằng những cá nhân thiếu ngủ có thể tham gia vào các chiến lược diễn tập dựa trên bề mặt nhiều hơn do con đường xử lý ngữ nghĩa bị tổn hại bởi sự thiếu ngủ.

Điều quan trọng cần lưu ý là những phát hiện nêu trên về quá trình giải đồng bộ beta xuất phát từ một phân tích thăm dò chưa được đăng ký trước và do đó cần được xử lý thận trọng cho đến khi chúng được sao chép trong nghiên cứu xác nhận.

Phần kết luận

Chúng tôi đã điều tra xem liệu việc củng cố trí nhớ trong giấc ngủ có dự đoán được khả năng học tập vào ngày hôm sau hay không và liệu SWA có đóng góp vào mối quan hệ này hay không. Hơn nữa, chúng tôi đã nghiên cứu xem mối tương quan thần kinh của việc học tập thành công bị ảnh hưởng như thế nào bởi tình trạng thiếu ngủ. Mặc dù giấc ngủ cải thiện cả khả năng duy trì trí nhớ và khả năng học tập vào ngày hôm sau, nhưng chúng tôi không tìm thấy bằng chứng nào về mối quan hệ giữa các thước đo này hoặc SWA. Trong khi quá trình giải đồng bộ hóa beta - một dấu hiệu đã được thiết lập của quá trình xử lý ngữ nghĩa trong quá trình học tập thành công - hiện diện trong quá trình mã hóa các liên kết được ghi nhớ (so với bị lãng quên) sau khi ngủ, thì không có sự khác biệt nào về sức mạnh beta được quan sát thấy sau khi thiếu ngủ. Do đó, việc thiếu ngủ kéo dài có thể làm gián đoạn khả năng tiếp thu kiến ​​thức ngữ nghĩa của chúng ta khi mã hóa các liên kết mới, đòi hỏi phải sử dụng nhiều lộ trình học tập dựa trên bề mặt hơn và cuối cùng là dưới mức tối ưu.

Sự nhìn nhận

Chúng tôi rất biết ơn Marcus O. Harrington vì đã giúp thu thập dữ liệu và Jennifer E. Ashton đã giúp đỡ về các tài liệu thí nghiệm. Chúng tôi cũng cảm ơn các thành viên của Nhóm Giấc ngủ, Ngôn ngữ và Trí nhớ tại Đại học York vì những cuộc thảo luận hiệu quả về dữ liệu.

Tài liệu bổ sung

Người giới thiệu

Alberca-Reina E, Cantero JL, Atienza M. Sự đồng nhất ngữ nghĩa đảo ngược tác động của việc hạn chế giấc ngủ đối với mã hóa kết hợp. Neurobiol Tìm hiểu Mem. 2014:110:27–34.

Antonenko D, Diekelmann S, Olsen C, Born J, Mölle M. Ngủ trưa để đổi mới năng lực học tập: tăng cường mã hóa sau khi kích thích giấc ngủ dao động chậm. Eur J Neurosci. 2013:37(7):1142–1151.

Antony JW, Paller KA. Việc thu hồi và giấc ngủ đều chống lại việc quên thông tin không gian. Tìm hiểu Mem. 2018:25(6):258–263.

Antony JW, Ferreira CS, Norman KA, Wimber M. Truy xuất là con đường nhanh chóng để củng cố trí nhớ. Xu hướng Cogn Sci. 2017:21(8):573–576.

Ashton JE, Cairney SA. Những ký ức liên quan đến tương lai không được tăng cường có chọn lọc trong khi ngủ. XIN VUI LÒNG MỘT. 2021:16(11):e0258110.

Ashton JE, Harrington MO, Guttesen AÁV, Smith AK, Cairney SA.Sleep duy trì hưng phấn sinh lý trong trí nhớ cảm xúc. SciRep. 2019:9(1):5966.

Ashton JE, Harrington MO, Langthorne D, Ngo H-VV, Cairney SA.Thiếu ngủ gây ra mất trí nhớ phân mảnh. Tìm hiểu Mem.2020:27(4):130–135.

For more information:1950477648nn@gmail.com