स्वस्थ वृद्ध वयस्कों में मोटर अनुक्रम सीखने के कार्य के दौरान बाइफोकल ट्रांसक्रेनियल अल्टरनेटिंग करंट उत्तेजना का उपयोग करके फ्रंटोपेरिएटल नेटवर्क को लक्षित करना भाग 2

2.3. मोटर सीखने का कार्य

प्रतिभागियों ने पहले के अध्ययनों में उपयोग किए गए एसएफटीटी कार्य के आधार पर एसएफटीटी के दो अलग-अलग संस्करणों को निष्पादित किया [3,47]। उन्हें अपने गैर-प्रमुख बाएं हाथ से एक आइटम अनुक्रम निष्पादित करने के लिए कहा गया था। तब गैर-प्रमुख हाथ का उपयोग सुधार की एक बड़ी श्रृंखला की अनुमति देने के लिए किया गया था [46]। उन्हें मौखिक रूप से निर्देश दिया गया था कि वे चार-बटन वाले कीबोर्ड (करंट डिज़ाइन्स, फिलाडेल्फिया, पीए, यूएसए) पर एक ही क्रम को यथासंभव तेजी से और सटीक रूप से टैप करें।

शोध से पता चलता है कि याददाश्त हमारे दिमाग के महत्वपूर्ण कार्यों में से एक है। यह हमें पिछले अनुभवों को याद करने, नया ज्ञान और कौशल प्राप्त करने और निर्णय लेने में सक्षम बनाता है। वहीं, कुछ शोध से यह भी पता चलता है कि सकारात्मक सोच और व्यवहार संबंधी आदतें हमारी याददाश्त को बेहतर बनाने में मदद कर सकती हैं।

सबसे पहले, व्यायाम और स्वस्थ आहार का याददाश्त पर बहुत बड़ा प्रभाव पड़ता है। अध्ययनों से पता चला है कि उचित व्यायाम और संतुलित आहार अच्छे स्वास्थ्य को बनाए रखने और मस्तिष्क की कार्यप्रणाली और याददाश्त में सुधार करने में मदद कर सकते हैं। इसलिए, याददाश्त में सुधार के लिए अच्छा स्वास्थ्य बनाए रखना महत्वपूर्ण है।

दूसरे, मानसिक स्वास्थ्य का भी याददाश्त में सुधार पर बहुत प्रभाव पड़ता है। अच्छी नींद की आदतें, सकारात्मक विचार और भावनाएँ, और तनाव कम करना हमारी याददाश्त को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है। शोध से पता चलता है कि भावनात्मक रूप से स्थिर और सकारात्मक लोगों की याददाश्त बेहतर होती है। साथ ही, लोगों को कम आत्मसम्मान, चिंता और अवसाद जैसी नकारात्मक भावनाओं पर काबू पाना चाहिए, ताकि उनकी स्मृति प्रक्रियाओं और प्रदर्शन में हस्तक्षेप न हो।

अंत में, फोकस और ध्यान से याददाश्त में काफी सुधार हो सकता है। शोध से पता चलता है कि हमारा दिमाग उन चीज़ों को बेहतर ढंग से संसाधित करने और याद रखने में सक्षम होता है जिन पर हम अपना अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं। इसलिए, ध्यान केंद्रित रहने और सीखने और स्मृति कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने से हमारी याददाश्त में सुधार हो सकता है।

संक्षेप में, अच्छा स्वास्थ्य, सकारात्मक सोच और व्यवहार की आदतें, ध्यान और फोकस का संयोजन हमारी याददाश्त को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है। एक सकारात्मक दृष्टिकोण और अच्छे व्यवहार की आदतें हमारे मस्तिष्क के कार्यों को बेहतर ढंग से करने और मजबूत करने में हमारी मदद कर सकती हैं, जिससे हमारी याददाश्त में सुधार होता है। यह देखा जा सकता है कि हमें अपनी याददाश्त में सुधार करने की जरूरत है। सिस्टैंच डेजर्टिकोला याददाश्त में काफी सुधार कर सकता है, क्योंकि सिस्टैन्चे डेजर्टिकोला न्यूरोट्रांसमीटर के संतुलन को भी नियंत्रित कर सकता है, जैसे एसिटाइलकोलाइन और विकास कारकों के स्तर को बढ़ाना। ये पदार्थ याददाश्त और सीखने के लिए बहुत महत्वपूर्ण हैं। इसके अलावा, मांस रक्त प्रवाह में भी सुधार कर सकता है और ऑक्सीजन वितरण को बढ़ावा दे सकता है, जो यह सुनिश्चित कर सकता है कि मस्तिष्क को पर्याप्त पोषक तत्व और ऊर्जा प्राप्त हो, जिससे मस्तिष्क की जीवन शक्ति और सहनशक्ति में सुधार हो।

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अनुक्रम में 2 से 5 तक 4 अंक शामिल थे, जो बाएं हाथ की तर्जनी (2) से छोटी उंगली (5) तक की चार उंगलियों के अनुरूप थे। लक्ष्य अंक की पहचान करने के लिए प्रत्येक उंगली के टैप के जवाब में प्रदर्शित अनुक्रम के नीचे एक कर्सर चला गया, भले ही बटन सही ढंग से दबाया गया हो या नहीं। बेसलाइन और प्रशिक्षण माप के लिए विभिन्न अनुक्रमों का उपयोग किया गया था।

कोलमोगोरोव जटिलता परीक्षण [48] के साथ सत्यापित जटिलता में सभी अनुक्रमों का मिलान किया गया। बेसलाइन माप में 90 सेकंड का एक ब्लॉक शामिल था, और प्रशिक्षण माप में 90 सेकंड के सात ब्लॉक शामिल थे, जिसमें प्रत्येक ब्लॉक के बाद 90 सेकंड का ब्रेक था, जो कुल मिलाकर 20 मिनट तक चला। यह कार्य प्रेजेंटेशन सॉफ्टवेयर (न्यूरोबिहेवियरल सिस्टम, बर्कले, सीए) में लागू किया गया था। यूएसए)।

प्रतिभागियों ने उच्च WM लोड SFTT संस्करण का प्रदर्शन किया। कम WM लोड संस्करण ने स्क्रीन पर अनुक्रम प्रदर्शित किया और प्रतिभागियों को पूर्व परिचित हुए बिना अनुक्रम निष्पादित करने के लिए कहा। इस संस्करण को "गैर-याद किया गया" संस्करण कहा जाता है। उच्च WM लोड संस्करण के लिए, प्रतिभागियों को कार्य शुरू होने से पहले अनुक्रम याद रखना था।

उन्हें कागज पर अनुक्रम प्राप्त हुआ और उन्हें बटन कीबोर्ड पर अभ्यास किए बिना, इन अनुक्रमों को याद करने के लिए कहा गया। एक ध्यान भटकाने वाले कार्य के उपयोग के साथ, जिसके दौरान उन्हें यादृच्छिक शब्दों को उल्टे क्रम में लिखना था, इन अनुक्रमों की पर्याप्त याद को सत्यापित किया गया था। अधिक सटीक रूप से, प्रतिभागियों को एक पंक्ति में 3 शब्दों को उल्टा लिखना था और बाद में अनुक्रम को ज़ोर से याद करना था। 3 बार सही होने के बाद, अनुक्रम को पर्याप्त रूप से सीखा हुआ माना गया [49]।

कार्य के याद किए गए संस्करण के दौरान, प्रतिभागी अनुक्रम नहीं देख सके। स्क्रीन पर लक्ष्य अंक की पहचान करने के लिए नीचे गतिशील कर्सर के साथ 9 "X" का अनुक्रम प्रदर्शित था। प्रतिभागियों ने यादृच्छिक क्रम में दिन 1 और दिन 2 में विभाजित दोनों संस्करणों का प्रदर्शन किया। क्रॉस-ओवर के बाद संस्करणों का यह क्रम उलट दिया गया, चित्र 1C देखें।

2.4. संज्ञानात्मक कार्य

प्रतिभागियों को यह सत्यापित करने के लिए एन-बैक कार्य करने के लिए कहा गया था कि क्या इस उत्तेजना प्रतिमान ने WM प्रदर्शन को बढ़ाया है। यह कार्य मैटलैब (द मैथवर्क्स इंक, नैटिक, मैसाचुसेट्स, यूएसए) में कार्यान्वित किया गया था और जेगी द्वारा उपयोग किए गए एकल एन-बैक कार्य पर आधारित था। सहकर्मी [50]। स्क्रिप्ट क्वेंट, एजे [51] से अनुकूलित की गई थी। भाषा (फ़्रेंच और अंग्रेजी), लंबाई और कठिनाई स्तर के संदर्भ में।

इस कार्य में दृश्य उत्तेजनाओं का एक क्रम शामिल था जो कंप्यूटर स्क्रीन पर दिखाया गया था। प्रतिभागियों को कंप्यूटर कीबोर्ड पर दाएँ "नियंत्रण" बटन पर क्लिक करके प्रतिक्रिया देनी थी जब उत्तेजना वही थी जो उत्तेजना ने एन स्थिति को वापस प्रस्तुत की थी। जब कोई भिन्न प्रोत्साहन प्रस्तुत किया जाए तो प्रतिभागियों को प्रतिक्रिया नहीं देनी चाहिए। दृश्य उत्तेजनाओं में 10 यादृच्छिक आकार, आठ 8-बिंदु आकार (संख्या 14, 15, 17, 18, 20, 22, 23, और27), और दो 12-बिंदु आकार (संख्या 20 और 24) शामिल थे। वेंडरप्लास और गारविन [52] से लिया गया।

उत्तेजनाओं को 2500 एमएस इंटरस्टिमुलस अंतराल के साथ 500 एमएसप्रत्येक के लिए प्रस्तुत किया गया था। प्रतिभागियों को प्रतिक्रिया विंडो के भीतर प्रतिक्रिया देने की आवश्यकता थी जो उत्तेजना की शुरुआत से लेकर अंतराल अंतराल (3000 एमएस) के अंत तक शुरू होती है। कार्य में उस क्रम में 1 से 3 बैक लेवल शामिल थे। कार्य को बेसलाइन और प्रशिक्षण सत्र में विभाजित किया गया था, जिसमें बेसलाइन सत्र में 1 ब्लॉक प्रति एन-बैक लेवल (कुल 3 ब्लॉक) और 3 ब्लॉक प्रति प्रशिक्षण सत्र शामिल था। स्तर (कुल 9 ब्लॉक)।

प्रत्येक ब्लॉक में 20 þ n परीक्षण शामिल थे, जिसमें 6 लक्ष्य और 14 þ n गैर-लक्ष्य थे। प्रतिक्रिया समय, हिट, मिस, गलत अलार्म और सही अस्वीकृति को मापा गया। कार्य के योजनाबद्ध चित्रण के लिए कृपया चित्र 1 बी देखें। प्रतिक्रिया रिकॉर्डिंग में त्रुटि के कारण हमें क्रॉस-ओवर एन-बैक कार्य डेटा सेट से पहले एन=9 को बाहर करना पड़ा। कुल एन=31 एन-बैक डेटा सेट पर विचार किया गया।

2.5. ट्रांसक्रानियल प्रत्यावर्ती धारा उत्तेजना

बाइफोकल उत्तेजना (न्यूरोकॉन जीएमबीएच, इल्मेनौ, जर्मनी) को सक्षम करने के लिए दो न्यूरोकॉन डीसी प्लस उत्तेजक का उपयोग करके मल्टीफोकल टीएसीएस को सही एफपीएन पर लागू किया गया था। प्रतिभागियों को क्रॉस-ओवर [24,25,53] से पहले या बाद में, यादृच्छिक क्रम में वास्तविक (3{7%) मिनट) या दिखावटी (30 सेकंड) दोनों उत्तेजना प्राप्त हुई। उत्तेजना प्रोटोकॉल में निम्नलिखित पैरामीटर शामिल थे: इन-फेज (0⁰ चरण अंतराल), तीव्रता 2 एमए (पीक-टू-पीक) को 8 एस के अंतराल के साथ धीरे-धीरे ऊपर/नीचे बढ़ाया गया था। एक नए चक्र की शुरुआत का संकेत देने के लिए प्रत्येक पूर्ण चक्र के बाद उत्तेजक ए से उत्तेजक बी तक बार-बार ट्रिगर द्वारा दो उत्तेजक पदार्थों के बीच चरण-उत्तेजना सुनिश्चित की गई थी [54]।

उत्तेजना आवृत्ति को व्यक्तिगत थीटा शिखर आवृत्ति पर समायोजित किया गया था, जिसे प्रति स्तर 1 ब्लॉक के प्री-बेसलाइन एन-बैक परीक्षण करते समय ईईजी रिकॉर्डिंग के दौरान दर्ज किया गया था। रबर कंसेंट्रिक इलेक्ट्रोड का उपयोग किया गया: केंद्र इलेक्ट्रोड आकार व्यास: सीए.20 मिमी, क्षेत्र: सीए। 3 सेमी2 और रिंग इलेक्ट्रोड आकार व्यास: 100 मिमी/70 मिमी में, क्षेत्र: सीए। 40 सेमी2.

इलेक्ट्रोड स्थान को 10/20 सिस्टम (ब्रेन प्रोडक्ट्स जीएमबीएच) के साथ एक मानक {{0}चैनल, ईईजी एक्टिकैप के उपयोग से परिभाषित किया गया था, जो डोरसोलेटरल प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स (डीएलपीएफसी) के अनुरूप एफ4 और पोस्टीरियर पैरिएटल कॉर्टेक्स (पीपीसी) के अनुरूप पी4 को लक्षित करता था। पर्याप्त रूप से कम प्रतिबाधा के साथ चालकता के लिए उपयोग किया जाने वाला पेस्ट SAC2 इलेक्ट्रोड क्रीम (स्पेस मेडिकल एसआरएल, जेनोवा, इटली) था। यह पेस्ट चिपकने वाला था जो स्थिर इलेक्ट्रोड प्लेसमेंट सुनिश्चित करता था। इलेक्ट्रोड प्लेसमेंट और विद्युत क्षेत्र वितरण को सिमएनआईबीएस (संस्करण 3.2) [55] में एक मानक टेम्पलेट के उपयोग से देखा गया था। रिंग इलेक्ट्रोड के साथ बाइफोकल उत्तेजना को लागू करने की स्क्रिप्ट को ओपन-एक्सेस मैटलैब स्क्रिप्ट (© जी. सैटर्निनो, 2018) से अनुकूलित किया गया था।

इलेक्ट्रोड प्लेसमेंट और विद्युत क्षेत्र वितरण को अनुकरण करने के लिए एक टेम्पलेट हेड मॉडल का उपयोग किया गया था। इलेक्ट्रोड प्लेसमेंट और विद्युत क्षेत्र वितरण के लिए, कृपया चित्र 2 ए और बी देखें। पिछले उत्तेजना सत्र के अंत में, हमने जांच की कि क्या उत्तेजना अच्छी तरह से सहन की गई थी और क्या वास्तविक और दिखावटी स्थितियों के बीच अनुभव की गई संवेदनाओं में महत्वपूर्ण अंतर था। .

इसके अलावा, हमने प्रतिभागियों से यह बताने के लिए कहा कि क्या उन्हें लगा कि क्रॉसओवर सत्र से पहले और बाद में उन्हें वास्तविक या दिखावटी उत्तेजना मिली थी। उत्तेजना संवेदनाओं का वर्णन एक संरचित साक्षात्कार के उपयोग से किया गया था [56]। हमने निम्नलिखित संवेदनाओं की जाँच की: खुजली, दर्द, जलन, मुँह में धातु/लोहे का स्वाद, गर्मी, थकान, और अन्य। प्रतिक्रिया देने की संभावना के साथ: "कोई नहीं", "हल्का", "मध्यम", या "मजबूत"।

2.6. ईईजी

सभी ईईजी रिकॉर्डिंग एक परिरक्षित फैराडे पिंजरे में की गई थीं। 9 इलेक्ट्रोड के साथ अनुकूलित इलेक्ट्रोड सेट-अप का उपयोग किया गया था, फ्रंटल (Fp1, Fp2, F3, Fz, F4), पार्श्विका (Cz, P3, Pz, P4), कृपया चित्र 2C देखें। एक 64-चैनल ANT का उपयोग करना ईगोटमाइलैब सॉफ्टवेयर के साथ न्यूरो ईईजी कैप (एएनटी न्यूरो, नीदरलैंड)। एन-बैक कार्य के प्रदर्शन के दौरान ईईजी रिकॉर्ड किया गया था। मार्करों के उपयोग से, प्रत्येक अलग एन-बैक स्तर की शुरुआत और अंत को परिभाषित किया गया था। रिकॉर्डिंग 3 एन-बैक ब्लॉक के दौरान की गई जिसके परिणामस्वरूप लगभग 3 मिनट का रिकॉर्डिंग समय लगा।

थेटारेंज (4e8 Hz) में चरम आवृत्ति की गणना एक कस्टम मैटलैब स्क्रिप्ट (TheMathWorks Inc., USA) का उपयोग करके की गई थी, जिसे सलामांकागिरोन और सहकर्मियों द्वारा उपयोग की गई स्क्रिप्ट से अनुकूलित किया गया था [54] और एन-बैक कार्य प्रदर्शन के दौरान थीटा आवृत्ति विश्लेषण के लिए उपयुक्त बनाया गया था। थीटा आवृत्तियों फोर्टएसीएस को पिछले कार्य के समान वैयक्तिकृत किया गया था [54,57]। हालाँकि, हमारा इरादा व्यक्तिगत आवृत्तियों के साथ tACS की प्रभावकारिता की तुलना मानक (गैर-वैयक्तिकृत) आवृत्तियों के साथ tACS से करने का नहीं था।

इसलिए, इस अध्ययन का उद्देश्य मानक (गैर-वैयक्तिकृत) आवृत्तियों के साथ tACS पर व्यक्तिगत रूप से tACS के लाभकारी शारीरिक प्रभावों को प्रदर्शित करना नहीं है। लक्ष्य इलेक्ट्रोड F4&P4, जो उत्तेजना स्थानों के समान हैं, रिकॉर्ड की गई थीटा आवृत्ति में एक छोटा अंतर दिखाते हैं। F4 इलेक्ट्रोड के लिए औसत थीटा आवृत्ति 4.71 (रेंज 4.12e7.77) और P4इलेक्ट्रोड के लिए 4.97 (रेंज 4.11e6.84) थी।

2.7. डेटा विश्लेषण करता है

डेटा की सामान्यता को अवशिष्ट मूल्यों के हिस्टोग्राम और क्यू-क्यू प्लॉट के साथ दृष्टिगत रूप से जांचा गया और 1 और -1 के बीच की विषमता के सत्यापन द्वारा इसकी पुष्टि की गई [58]। <.05 का पी-मान सांख्यिकीय महत्व दर्शाता है। एसएफटीटी के व्यवहार संबंधी डेटा की प्री-प्रोसेसिंग मैटलैब में लागू इन-हाउस स्क्रिप्ट के साथ की गई थी। मुख्य आउटपुट माप थे: सही अनुक्रम, कुल पूर्ण अनुक्रम, और सही अनुक्रम/पूर्ण अनुक्रम। व्यक्तिगत एन-बैक डेटा का प्रीप्रोसेसिंग RStudio (संस्करण 1.4.1717, 2021) [59] के साथ किया गया था।

Microsoft Excel का उपयोग करके व्यक्तिगत डेटा को एक मुख्य फ़ाइल में संयोजित किया गया था। विश्लेषण के लिए, डेटा को उत्तेजना स्थिति से संबंधित बेसलाइन ब्लॉक में घटाकर सामान्यीकृत किया गया था। विषयों के बीच बेहतर तुलनीयता प्रदान करने के लिए, विशेष रूप से आमतौर पर पुराने विषयों में पाए जाने वाले विषम प्रदर्शन स्तरों को ध्यान में रखते हुए सामान्यीकरण किया गया था।

आर में बेसलाइन ब्लॉकों की तुलना युग्मित-नमूना टी-परीक्षणों का उपयोग करके की गई थी। बेसलाइन ब्लॉकों की समानता को जेएएसपी सॉफ़्टवेयर (संस्करण 0.16.0.0) के उपयोग के साथ बायेसियन युग्मित-नमूने टी-टेस्ट की गणना करके बायेसियन आंकड़ों का उपयोग करके सत्यापित किया गया था। एसएफटीटी और एन-बैक डेटा के अन्य सभी विश्लेषण रुस्टूडियो (संस्करण 1.4.1717) में किए गए थे। डेटा का विश्लेषण रैखिक मिश्रित-प्रभाव वाले मॉडल के उपयोग से किया गया था जो "सबसे बड़े" पैकेज से सुसज्जित थे। आउटपुट एफ-परीक्षणों के लिए पी-मानों के साथ एक प्रकार III एनोवा तालिका थी [60]।

प्रभाव का आकार "प्रभाव आकार" पैकेज के साथ आंशिक ईटा वर्ग का उपयोग करके निर्धारित किया गया था। पोस्ट-हॉक विश्लेषण अनुमानित सीमांत साधनों और तुकी सुधार का उपयोग करके जोड़ीदार तुलनाओं द्वारा किया गया था। एसीएस उत्तेजना संवेदनाओं और अंधा कर देने वाली प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण जेएएसपी (संस्करण 0.8.5.1) [61] के साथ किया गया था। वास्तविक बनाम शम्स्टिम्यूलेशन अनुमानों की प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण द्विपद परीक्षण का उपयोग करके किया गया था। वास्तविक और दिखावटी उत्तेजना स्थितियों के बीच अंतर को नियंत्रित करने के लिए ची-स्क्वेर्ड विश्लेषण के साथ आकस्मिकता तालिकाओं का उपयोग करके उत्तेजना संवेदनाओं का विश्लेषण किया गया था।

3। परिणाम

3.1. अनुक्रमिक उंगली टैपिंग कार्य

दोनों एसएफटीटी का अलग-अलग विश्लेषण किया गया है क्योंकि वे डब्लूएम लोड (उच्च और निम्न डब्लूएम लोड) की मात्रा में भिन्न हैं। मुख्य विश्लेषण से पहले, सक्रिय और शम्स्टिम्यूलेशन के बीच बेसलाइन प्रदर्शन की तुलना की गई थी और दोनों याद की गई स्थिति t(19) ¼ 0.72, p ¼ .48, d ¼ 0.16 के लिए काफी भिन्न नहीं थी। और गैर-याद न की गई स्थिति t(19) ¼ 0, p ¼ 1, d ¼ 0। अशक्त परिणाम का और अधिक विश्लेषण करने के लिए और सक्रिय बनाम दिखावटी समूहों की समानता की पुष्टि करने के लिए बायेसियन सांख्यिकी का उपयोग करके दोनों स्थितियों में तुलना की गई। विश्लेषण ने याद की गई स्थिति बीएफ01 ¼ 3.41 के लिए संकेत दिया है, जिसका अर्थ है कि यह 3.4 गुना अधिक संभावना है कि आधारभूत परिणाम भिन्न की तुलना में बराबर हैं। गैर-यादगार स्थिति BF01 ¼ 4.3 को इंगित करती है, इसलिए बेसलाइन समूहों के बराबर होने की संभावना 4.3 गुना अधिक है।

इस अध्ययन में, ऑनलाइन शिक्षण को प्रशिक्षण सत्र के भीतर व्यवहार में एक महत्वपूर्ण सुधार के रूप में परिभाषित किया गया है। सीखने पर उत्तेजना का एक महत्वपूर्ण प्रभाव प्रशिक्षण के दौरान सुधार की गतिशीलता में बदलाव से परिभाषित होता है। एक रैखिक मिश्रित प्रभाव मॉडल के उपयोग के साथ, एसएफटीटी के याद किए गए संस्करण के सही अनुक्रमों की संख्या के विश्लेषण ने ब्लॉक एफ (6, 247) ¼ 18.57, पी < के लिए एक महत्वपूर्ण प्रभाव दिखाया। }1, एचपी2 ¼ 0.31 एक बड़े प्रभाव आकार का संकेत देता है, साथ ही उत्तेजना के लिए एक महत्वपूर्ण प्रभाव एफ(1,247) ¼ 18.83, पी < .001, एचपी2 ¼ 0.07 मध्यम प्रभाव आकार के साथ, लेकिन नोब्लॉक उत्तेजना इंटरैक्शन एफ(6, 247) ¼ 0.77, पी ¼ .59, एचपी2 ¼ 0.02।

सीखने पर उत्तेजना के प्रभाव को और अधिक परिभाषित करने के लिए, हमने प्रशिक्षण के अंत में स्थितियों के बीच अंतर निर्धारित किया, जिसने एक महत्वपूर्ण अंतर के लिए एक मजबूत प्रवृत्ति दिखाई। 12}}52, डी ¼ 0.46। गैर-स्मरणीय संस्करण के परिणाम ब्लॉक F(6,247) ¼ 16 के लिए एक महत्वपूर्ण प्रभाव दिखाते हैं। प्रभाव), लेकिन कोई उत्तेजना नहींF(1,247) ¼ 0.46, p ¼ .499, hp2 ¼ 0.002 या अंतःक्रिया प्रभाव F(6,247) ¼ 0.36, p ¼ .901, hp2 ¼ 0.009। यह दर्शाता है कि दोनों स्थितियों में, प्रतिभागियों ने महत्वपूर्ण रूप से सीखा, लेकिन केवल याद की गई स्थिति में प्रदर्शन पर टीएसीएस उत्तेजना का महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ा, चित्र 3 देखें।

इंटरेक्शन प्रभाव की कमी मोटर सीखने पर उत्तेजना के एक महत्वपूर्ण प्रभाव का निष्कर्ष निकालने की अनुमति नहीं देती है, हालांकि ब्लॉक 7 पर प्रदर्शन में अंतर की प्रवृत्ति उत्तेजना प्रभाव की संभावना को इंगित करती है। एसएफटीटी के परिणामों की आगे जांच करने और प्रदर्शन में भिन्नता की सराहना करने के लिए प्रतिभागियों के व्यक्तिगत प्रक्षेपवक्र को पूरक सामग्री, अनुपूरक चित्र 1 में दर्शाया गया है। गैर-सामान्यीकृत डेटा के साथ विश्लेषण से तुलनीय निष्कर्ष सामने आए, विवरण के लिए कृपया पूरक ऑनलाइन सामग्री (एसओएम) और एसओएम देखें। चित्र 3.

3.2. गति और सटीकता

याद की गई स्थिति के परिणामों की आगे की जांच करने के लिए, पूर्ण अनुक्रमों की कुल मात्रा का गति के माप के रूप में विश्लेषण किया गया था। परिणामों ने एक महत्वपूर्ण ब्लॉक प्रभाव F(6,247) ¼ 28.21, p < । 247) ¼ 15.92, पी < । यद्यपि सक्रिय उत्तेजना समूह दिखावटी समूह की तुलना में तेज़ है, सुधार का समान पैटर्न सीखने के प्रभाव के बजाय प्रदर्शन की ओर इशारा करता है।

यह देखने के लिए कि क्या सही अनुक्रमों की बढ़ी हुई मात्रा तेज़ अनुक्रम निष्पादन या सटीकता में एक साथ वृद्धि से प्रेरित थी, हमने सटीकता के उपाय के रूप में अनुक्रमों की कुल मात्रा और सही अनुक्रमों के बीच अनुपात का विश्लेषण किया। निरीक्षण करने पर, वास्तविक उत्तेजना समूह दिखावटी समूह की तुलना में सटीकता में भिन्न गतिशीलता दिखाता है। रीयलस्टिम्यूलेशन समूह पहले और दूसरे प्रशिक्षण ब्लॉक के बीच सटीकता में भारी उल्लेखनीय वृद्धि दर्शाता है जबकि थेशम समूह की वृद्धि अधिक क्रमिक है टी(19) ¼ 2.68, पी ¼ .015। पहले प्रशिक्षण ब्लॉक के दौरान समूहों के बीच सटीकता काफी भिन्न नहीं थी टी(19) ¼ 0.85, पी ¼ .404। इसलिए, गतिशीलता में अंतर को देखने के लिए हमने ब्लॉक 1 के बारे में सटीकता में अंतर को मापा।

परिणामों ने एक महत्वपूर्ण ब्लॉक प्रभाव दिखाया F(6,247) ¼ 3.47, p ¼ .003, hp2 ¼ 0.08 (मध्यम प्रभाव), और एक महत्वपूर्ण उत्तेजना प्रभाव F(1, 247) ¼ 18.31, p < .001, hp2 ¼ 0.07 (मध्यम प्रभाव), लेकिन कोई ब्लॉक उत्तेजना इंटरेक्शन नहीं F(6, 247) ¼ 0.85, p ¼ .529, hp2 ¼ 0.02, चित्र 4बी देखें। एक अतिरिक्त विश्लेषण में ब्लॉक 7 पर व्यवहार की तुलना वेरम और शम टी(19)=2.31, पी=.032, डी=0.51 के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर दिखाती है। इसलिए, हालांकि एक इंटरैक्शन प्रभाव की कमी महत्वपूर्ण मोटर सीखने के प्रभावों का संकेत नहीं देती है परिणाम यह दर्शाते हैं कि प्रशिक्षण के प्रारंभिक चरण में उत्तेजना के साथ सटीकता में काफी सुधार हुआ, जो अंतिम ब्लॉक में काफी भिन्न रहा। गैर-सामान्यीकृत डेटा के साथ विश्लेषण से तुलनीय निष्कर्ष सामने आए, विवरण के लिए कृपया एसओएम और एसओएम चित्र 4 देखें।

3.3. एन-बैक कार्य

एन-बैक कार्य प्रदर्शन का विश्लेषण निम्नलिखित परिणामों द्वारा किया गया था: हिट, गलत अलार्म, सटीकता (हिट और गलत अलार्म), और हिट के लिए प्रतिक्रिया समय। रैखिक मिश्रित-प्रभाव मॉडल का उपयोग करके सभी मापदंडों का अलग-अलग विश्लेषण किया गया। उत्तेजना की स्थिति (यथार्थ बनाम दिखावा) और तीन एन-बैक कठिनाई स्तरों को मॉडल में स्वतंत्र चर के रूप में शामिल किया गया था। दो अलग-अलग विश्लेषण किए गए, एक मॉडल में वायलेंटे एट अल के अध्ययन के बराबर स्थितियों की नकल करने के लिए कठिनाई स्तर 1 और 2 शामिल थे। (2017), इसके अतिरिक्त, हमने उच्च संज्ञानात्मक मांग वाले कार्य पर उत्तेजना प्रभाव का परीक्षण करने के लिए मॉडल में कठिनाई स्तर 3 जोड़ा है [24]।

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