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¿Efectos cognitivos de estudiar para el LSAT?

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¿Es este estudio / artículo científicamente válido?

http://news.berkeley.edu/2012/08/22/intense-prep-for-law-school-admissions-test-alters-brain-structure/


El estudio al que se refiere muestra que una medida de la conectividad de la materia blanca del cerebro, llamada imágenes por tensor de difusión (DTI), muestra aumentos en la conectividad estructural entre áreas del cerebro que han estado implicadas previamente en el razonamiento y otras funciones cerebrales.

El artículo de noticias continúa haciendo afirmaciones adicionales, no hechas en el documento, de que este resultado significa que estudiar para el LSAT mejora el razonamiento en general. El estudio en sí no hace esa afirmación, y no probaron el razonamiento además de medir el desempeño en LSAT. Por lo tanto, no se puede concluir de este trabajo que estudiar para el LSAT mejora el rendimiento en cualquier cosa además del LSAT, solo que estudiar es suficiente para realizar cambios detectables en la estructura del cerebro.

Ciertamente diría que es plausible que estudiar un conjunto de tareas, como estudiar para el LSAT, mejore las habilidades relacionadas (ciertamente, esta suposición es la base de una gran cantidad de pedagogía), pero eso ciertamente no significa que sea así. los mejor forma de mejorar o que sea especial en comparación con otros tipos de estudio.

Tenga en cuenta también que los participantes en el estudio estuvieron involucrados en un programa de entrenamiento particular y los resultados pueden no generalizarse a otras formas de preparación de LSAT.

Como nota al margen, siempre es importante leer artículos de investigación originales antes de tomar las noticias al pie de la letra. Incluso los investigadores citados en un artículo de noticias pueden no aprobar exactamente cómo fueron citados. El proceso de las noticias está sujeto a sensacionalismo y el lenguaje calificativo que los científicos usan con frecuencia puede no llegar a las ediciones finales.


Mackey, A. P., Whitaker, K. J. y Bunge, S. A. (2012). Plasticidad dependiente de la experiencia en la microestructura de la materia blanca: el entrenamiento del razonamiento altera la conectividad estructural. Fronteras en neuroanatomía, 6, 32.


Información sobre los efectos del ejercicio en el rendimiento cognitivo

Un nuevo Revista británica de psicología El estudio ha analizado los detalles detrás de cómo el rendimiento cognitivo puede mejorar durante el ejercicio aeróbico.

Se tomaron lecturas de electroencefalografía cuando 24 participantes realizaron una tarea de memoria de trabajo visual mientras estaban en reposo y durante el ejercicio con diferentes posturas: sentados o pedaleando en una bicicleta estática, así como de pie o caminando en una cinta. (La memoria de trabajo visual es la capacidad de mantener la información visual para satisfacer las necesidades de las tareas en curso).

Los investigadores encontraron que tanto el ejercicio aeróbico como la postura erguida mejoraron la memoria de trabajo visual en comparación con las condiciones pasivas y sentadas. Sus análisis también sugieren dónde tienen lugar los orígenes neuronales de estos efectos observados.

"Nuestros hallazgos tienen implicaciones no solo para el campo de la psicología cognitiva, donde nuestro conocimiento se ha derivado principalmente de participantes sentados y en reposo, sino también para nuestra comprensión del desempeño cognitivo en general. Aunque la sociedad moderna ha evolucionado para volverse cada vez más sedentaria, no obstante, nuestros cerebros pueden funcionar mejor mientras nuestros cuerpos están activos ", dijo el autor principal, el Dr. Thomas T & oumlllner, de la Universidad Ludwig-Maximilians-University de Múnich.


Introducción

El hecho de que las mujeres generalmente prefieran temperaturas interiores más altas que los hombres está bien respaldado por la evidencia de la encuesta [1–4]. Esta diferencia de preferencias, a la que a veces se hace referencia como la “batalla del termostato”, se discute apasionadamente en la cultura popular y ha recibido una considerable atención de los medios [5-7]. Entonces, sorprendentemente, la investigación que examina el impacto de la temperatura en el rendimiento cognitivo [8] no ha explorado un vínculo entre el género y la respuesta a la temperatura.

Para abordar esta brecha, realizamos un gran experimento de laboratorio en el que se pidió a más de 500 personas que realizaran un conjunto de tareas cognitivas (matemáticas, reflexión verbal y cognitiva), sujetas a temperaturas interiores manipuladas experimentalmente. Encontramos que, para las tareas matemáticas y verbales, de acuerdo con sus preferencias subjetivas de temperatura, las mujeres se desempeñan mejor tanto en los márgenes extensivos como intensivos a altas temperaturas que a bajas temperaturas (es decir, las mujeres intentan resolver, y resuelven correctamente, más problemas matemáticos y verbales). tareas a temperaturas más altas o más bajas). Los hombres muestran el patrón opuesto y se desempeñan mejor a temperaturas más bajas. A diferencia de las tareas matemáticas y verbales, la temperatura no tiene ningún impacto en el rendimiento de la prueba de reflexión cognitiva para ninguno de los dos sexos.

En general, nuestros resultados sugieren que el género es un factor importante no solo para determinar el impacto de la temperatura en la comodidad, sino también en la productividad y el rendimiento cognitivo. Además, dada la falta de atención al género en la mediación del impacto de la temperatura en el rendimiento, nuestros resultados pueden explicar en parte los resultados inconsistentes de estudios previos sobre la relación entre la temperatura y el rendimiento cognitivo [9-11].


Atención

La atención se define en psicología como la concentración selectiva de nuestra conciencia en ciertos procesos o entradas sensoriales.

Actualmente, la psicología cognitiva tiene dos teorías principales de la atención: el modelo de filtro de Broadbent y el modelo de atenuación de Treisman.

Modelo de filtro de Broadbent

En 1953, un psicólogo llamado Cherry descubrió un efecto llamado "efecto cóctel" en el que los participantes podían distinguir palabras de un montón de ruido que escuchaban. Esto fue interesante, porque esto significa que podemos filtrar la información que escuchamos después de escucharla.

Cinco años más tarde, en 1958, Donald Broadbent usó este efecto para apoyar su teoría de cómo funciona la atención. En sus experimentos de escucha dicótica, los participantes escucharon dos sonidos diferentes en cada oído y se les pidió que se concentraran en uno. Al enfocarse en ambos, tampoco podían entender, sin embargo, cuando se enfocaban en uno, podían entender claramente lo que se decía.

Broadbent dijo que la información sensorial ingresó al cerebro, filtramos lo innecesario o no deseado y almacenamos el resto en la memoria de trabajo para poder usarlo. Un cuello de botella se usa comúnmente para ayudar a explicar este modelo: solo podemos dejar cierta cantidad de información en nuestra memoria de trabajo a la vez. Solo tenemos que elegir lo que es importante.

Modelo de atenuación de Treisman

Anne Treisman fue en realidad una de las alumnas de Broadbent. Continuó con su modelo y llenó los problemas con su modelo de atenuación. La atenuación es el proceso de subir o bajar la intensidad de la información, similar a ajustar una perilla de volumen. Así es exactamente como funciona su modelo también, que podemos dirigir nuestra atención a algo y bajar nuestra atención a otras cosas.

El experimento del gorila invisible es compatible con el modelo de atenuación de Treisman. En este experimento, se pide a los participantes que vean un video de personas lanzando una pelota de baloncesto. El objetivo es que cuenten cuántas veces se pasa la pelota. Sin embargo, a la mitad del video, un hombre con un traje de gorila camina entre los jugadores de baloncesto. La mayoría de los espectadores ni siquiera notan al gorila. Rechazaron al gorila y subieron la pelota de baloncesto.


Resultados y discusión

Composición del grupo

Los tres grupos no difirieron en años en educación, MMSE o nivel de actividad física previa a la intervención, F (2, 97) = .77, pag = .466, F (2, 97) = 1.93, pag = .151, F (2, 97) = .98, pag = .378, respectivamente (ver Tabla 2). PASE tampoco difirió significativamente entre los grupos después de la intervención, t(98) = 1.547, pag = .125 (control METRO = 35.62, Dakota del Sur = 21,93, ciclista METRO = 44.47, Dakota del Sur = 26,09). El 72% de los participantes completaron la prueba durante los meses más cálidos para maximizar la adherencia a la prueba. Además, los ciclistas de bicicletas eléctricas (METRO = 1.86, Dakota del Sur = 1,76), ciclistas de pedales (METRO = 2.22, Dakota del Sur = 1,76) y participantes de control sin ciclismo (METRO = 1.92, Dakota del Sur = 1,65) no difirió en la frecuencia de realizar estas otras actividades, H (2, 97) = 1.08, pag = .582, como se informa en el PASE. Ciclistas de bicicletas eléctricasMETRO = 1.53, Dakota del Sur = 1,41), ciclistas de pedales (METRO = 1.58, Dakota del Sur = 1,25) y participantes de control sin ciclismo (METRO = 1.62, Dakota del Sur = 1,65) tampoco difirieron en el número de otras actividades en las que participaron, F (2, 97) = .033, pag = .968. Finalmente, los ciclistas de bicicletas eléctricas (METRO = 2.50, Dakota del Sur = 2,47), ciclistas de pedales (METRO = 2.58, Dakota del Sur = 2,39) y participantes de control (METRO = 2.46, Dakota del Sur = 2,32) no difirió en el tiempo dedicado a completar estas actividades, H (2, 97) = .049, pag = .976, como se informa en el PASE. Los participantes continuaron informando sus otras actividades físicas (además del ciclismo) que realizaron durante la prueba de ciclismo (se recibieron diarios completos, norte = 81). Nuevamente, el tiempo promedio dedicado a completar otras actividades no difirió (E-bike [METRO = 1.21, Dakota del Sur = .54], pedal [METRO = 1.21, Dakota del Sur = .38] y participantes de control [METRO = 1.27, Dakota del Sur = .30]) entre los grupos de participantes, F (2, 78) = .141, pag = .869).

Estadísticas de ciclismo durante la prueba

Los participantes mantuvieron un diario de su actividad ciclista durante la prueba y registraron la duración de cada viaje. Descubrimos que los ciclistas de bicicletas eléctricas pasaban un poco más de tiempo en bicicleta en promedio cada semana que los ciclistas de pedales, t(72) = 1.80, pag = .076 (consulte la Tabla 3 para las medias y las DE). Esto probablemente se deba a la facilidad asociada con el ciclismo con motor, lo que permite a los participantes de la bicicleta eléctrica pedalear durante períodos de tiempo más largos. Esto indica que las bicicletas eléctricas, debido a que son compatibles con el ciclismo, pueden permitir una mayor actividad y duraciones de los paseos en bicicleta. Muchos de los participantes comentaron que sentían que podían ir más lejos con la bicicleta eléctrica, ya que podían confiar en ella para llegar a casa si no podían manejarla por sí mismos (consulte [38] para obtener una descripción cualitativa de los factores que afectan el comportamiento de la bicicleta en ' Las microaventuras de las personas mayores al aire libre en (e-) bicis ').

Además, los ciclistas eléctricos pasaron en promedio el 26% del tiempo en la configuración de motor más alta (turbo Dakota del Sur = 34), 7% en el siguiente ajuste más alto (deporte, Dakota del Sur = 11), 24% en gira (Dakota del Sur = 22), 28% en eco (Dakota del Sur = 26) y 15% (Dakota del Sur = 26) con el motor apagado. Esto significa que, en promedio, solo durante el 15% de su tiempo en bicicleta, los participantes de la bicicleta eléctrica no usaban el motor para ayudar en su ciclismo, por lo que eran comparables a los ciclistas de pedales.

Los participantes (seudónimo) a menudo incluían comentarios en su diario de experiencias ciclistas que resumían su creencia de la contribución al bienestar psicológico, por ejemplo:

"El domingo saqué la bicicleta (E-) por la tarde para animarme. Día sombrío, pero el campo alrededor es encantador, así que me sentí mejor cuando regresé.!" (Alysia)

“Después de una mañana estresante tuve tiempo para relajarme en la (E-) bicicleta. (Christopher)

Medidas de la función ejecutiva

Se han demostrado grandes tamaños de efecto para la mejora en la función ejecutiva después del ejercicio [10] y predijimos un aumento en la función ejecutiva en los grupos de ciclismo, por lo que se esperarían interacciones significativas entre el grupo y la sesión, y el grupo de control no mejoró después de la intervención. El ANOVA demostró que no hubo interacción para la fluidez verbal (F(2, 97) = .739, p = .480), tarea más-menos (F(2, 97) = 4.07, p = .667), actualización de cartas (F(2, 97) = 1.92, p = .152), puntuación de interferencia de Eriksen (F(2, 97) = .623, p = .538), todas las funciones ejecutivas de medición.

Sin embargo, hubo una interacción significativa Grupo x Sesión para la puntuación de Interferencia de Stroop, una medida de inhibición, F(2, 97) = 3.77, pag = .026, ƞ 2 = .072. Cuanto menor es la puntuación, menor es la interferencia que experimenta el participante debido a que la palabra escrita es incongruente con el color de la tinta que informa. Esta medida demostró una mejora en ambos grupos de ciclismo después de la intervención, para ciclistas de bicicletas eléctricas, t(37) = 2.75, pag = .009, y para ciclistas, t(35) = 5.30, pag = .000, con menos interferencia después de la intervención (ver Figura 1), lo que no fue el caso de los participantes de control que no practicaban ciclismo, t(25) = .03, pag = .974.

También hubo una interacción significativa entre la sesión y el grupo para Go RT en la tarea Stop-It, una medida de la velocidad de procesamiento, F(2, 97) = 3.78, pag = .026, ƞ 2 = .072 (ver Figura 2). Los ciclistas de bicicletas eléctricas tuvieron RT marginalmente más rápidos después de la intervención en comparación con la línea de base, t(37) = 1.97, pag = .056, mientras que los ciclistas de pedales no lo hicieron, t(35) = .87, pag = .391, y los controles sin ciclos tenían una tendencia hacia RT más lentos, t(25) = -1.75, pag = .092.

No hubo diferencia general entre los grupos para las puntuaciones de fluidez verbal (F(2, 97) = 2.18, p = .119), la tarea más-menos (F(2, 97) = .368, p = .693), puntuaciones de interferencia de Stroop (F(2, 97) = 1.00, p = .905), la tarea de flanco de Eriksen (F(2, 97) = 2.28, p = .107) o Stop-IT go-RT, midiendo la velocidad de procesamiento (F(2, 97) = .930, p = .398). Hubo un efecto principal de grupo para la tarea de actualización de cartas, F(2, 97) = 4.20, pag = .018, con ambos grupos de ciclismo siendo en general mayor en precisión que el grupo de control sin ciclismo, t(62) = 2.44, pag = .017 (ciclistas de bicicletas eléctricas en comparación con los controles que no andan en bicicleta), t(60) = 2.54, pag = .014 (ciclistas que pedalean en comparación con controles sin ciclismo). Como no hubo diferencias significativas en el rendimiento de referencia entre los grupos (ver Archivo S1), este efecto principal se debe principalmente a que la precisión posterior a la intervención es mayor para los grupos de ciclismo. t(98) = 3.72, pag = .001 (ver Fig. 3) como lo demuestra la interacción.

No hubo efecto de sesión para la tarea más-menos (F(2, 97) = 2.81, p = .097) o para los RT en la tarea Stop-IT, F(2, 97) = .193, p = .662. Hubo un efecto de sesión para los grupos en general, con una mejora después del período de 8 semanas para la fluidez verbal (F(2, 97) = 8.50, pag = .004, ƞ 2 = .081), actualización de cartas, F(2, 97) = 27.41, pag = .000, ƞ 2 = .221 (ver Tabla 4 para todas las Medias y DE para las medidas de función ejecutiva), la puntuación de interferencia de Stroop (impulsada principalmente por la mejora en los grupos de ciclismo después de la intervención, así como los efectos de la práctica que mejoran el rendimiento después de la intervención), F(2, 97) = 15.96, pag = .000, ƞ 2 = .141, y un efecto de sesión marginal de la reducción de la interferencia en la tarea de flanco de Eriksen, F(2, 97) = 3.73, pag = .056, ƞ 2 = .037. Estos efectos de la sesión por sí solos probablemente se deben a que el rendimiento mejora en general después de la intervención como resultado de la práctica.

Medidas de memoria

No hubo efecto de grupo, sesión o interacción en las puntuaciones del MMSE, efecto de grupo F(2, 97) = 1.35, p = .264, efecto de sesión F(2, 97) = .328, p = .568, interacción F(2, 97) = .616, p = .542. El compuesto CERAD tampoco mostró un efecto del ciclismo en el recuerdo, efecto de grupo F(2, 97) = .874, p = .420, interacción F(2, 97) = .495, p = .611, lo que no es sorprendente dados los tamaños de efecto más bajos informados para las intervenciones de ejercicio en la memoria. Hubo un efecto de sesión para la puntuación compuesta CERAD, F(2, 97) = 30.84, pag = .000, reflejando un mejor desempeño después de la intervención, t(99) = -5.54, pag = .000, ƞ 2 = .241, probablemente debido a los efectos de la práctica.

Medidas de función espacial

A pesar de la evidencia que sugiere que hay tamaños de efecto medianos para la mejora de la función espacial después del ejercicio [12] y nosotros predijimos un aumento en esta habilidad en los grupos de ciclismo, el ANOVA demostró que no hubo interacción o efecto de grupo para el grupo Exactitud de la tarea de rotación mental, grupo efecto F(2, 97) = .874, p = .420, interacción F(2, 97) = .874, p = .420, errores de laberinto, efecto de grupo F(2, 97) = .874, p = .420, interacción F(2, 97) = .874, p = .420, y tiempo de función espacial (compuesto de los tiempos de finalización de los laberintos y la tarea de rotación mental), efecto de grupo F(2, 97) = .874, p = .420, interacción F(2, 97) = .874, p = .420. Una vez más, hubo un efecto de sesión significativo en el compuesto de tiempo de función espacial que indica la influencia de la práctica en el aumento de la velocidad al completar las pruebas nuevamente después de la intervención, F(2, 97) = 10.62, pag = .002, ƞ 2 = .099.

Cuestionarios de bienestar y salud mental

Al igual que con la función espacial y algunas de las medidas de la función ejecutiva, predijimos ver un aumento en el bienestar en los grupos de ciclismo en comparación con los controles. El ANOVA demostró que no hubo interacción o efecto de grupo para el PWB, efecto de grupo F(2, 97) = .441, p = .644, interacción F(2, 97) = 1.48, p = .232, efecto de sesión, F(2, 97) = 1.95, p = .166, el SL, efecto de grupo F(2, 97) = 1.03, p = .363, interacción F(2, 97) = .340, p = .713, PANAS positivo, efecto de grupo F(2, 97) = 1.95, p = .148, interacción F(2, 97) = 1.01, p = .370 o PANAS negativo, efecto de grupo F(2, 97) = 1.52, p = .223, interacción F(2, 97) = 1.22, p = .300, y sesión F(2, 97) = 1.09, p = .742, (consulte la Tabla 5 para METROarena Dakota del Surs para todas las medidas de bienestar). Hubo un efecto de sesión para los ítems positivos de PANAS, lo que demuestra un aumento en la puntuación positiva en todos los grupos después del período de intervención, F (2, 97) = 8.92, pag = .004, ƞ 2 = .072. Este fue también el caso de la SL, F(2, 97) = 8.32, pag = .005, ƞ 2 = .079.

También hubo una interacción marginal entre la sesión y el grupo para el componente de salud mental del SF-36, F(2, 97) = 4.25, pag = .017, ƞ 2 = .081, con los ciclistas de bicicletas eléctricas aumentando en esta puntuación, t(37) = -3.45, pag = .001, pero no ciclistas y controles no ciclistas, t(35) = 1.56, pag = .128, t (25) = 1.03, pag = .311 (consulte la figura 4). También hubo un efecto de sesión significativo (con un aumento en su puntaje de salud mental después del período de intervención), F(2, 97) = 5.13, pag = .026, ƞ 2 = .050, pero sin efecto de grupo, pag & gt .05, F = .78. Esta interacción no fue el caso del componente de salud física de esta medida, pero hubo un efecto de sesión, F(2, 97) = 7.74, pag = .007, ƞ 2 = .072.

Verificamos hasta qué punto más tiempo dedicado al ciclismo se asoció con una mejoría más fuerte en el rendimiento cognitivo. No hubo efecto de la dosis de ciclismo en ninguna de las medidas que mostraron una mejora del ciclismo, por lo que más ciclismo en general no se relacionó con una mayor mejora en la función cognitiva o el bienestar (ver Archivo S3).


Conocimientos experimentales sobre los efectos sociocognitivos de ver mensajes de medios materialistas sobre el apoyo al bienestar

Este estudio experimental se basa en el cultivo, el materialismo disposicional y las teorías de esquemas para probar los efectos de la visualización de los medios comerciales en los valores materiales y el apoyo al bienestar. Los datos se recopilaron de una muestra británica transversal utilizando una metodología de cebado de encuestas web (norte = 487, de 18 a 49 años). Los hallazgos sugieren que (a) el materialismo y las orientaciones anti-bienestar operan a través de mecanismos cognitivo-afectivos asociados y contiguos que pueden ser desencadenados por la exposición momentánea a los mensajes materialistas de los medios (MMM). (b) Los grandes consumidores de programas de televisión que valoran y retratan regularmente la riqueza, la fama y el lujo son significativamente más materialistas y contrarios al bienestar que los consumidores ligeros. (b) La atención crónica a los MMM puede aumentar indirectamente el apoyo a la promulgación gubernamental de políticas de bienestar punitivas mediante el cultivo de esquemas relacionados con la mejora personal, que cuando se instalan, disminuyen las orientaciones disposicionales hacia la empatía, el altruismo y la comunidad. Esta investigación aporta conocimientos teóricos y experimentales matizados sobre cómo los medios comerciales omnipresentes socavan potencialmente el desarrollo prosocial y el bienestar social.


El entrenamiento de razonamiento aumenta la conectividad cerebral asociada con la cognición de alto nivel

Varios estudios en varios dominios, desde los malabarismos hasta la navegación en taxi, la meditación, la música, el aprendizaje motor y la velocidad de procesamiento, demuestran la importancia de la experiencia en los patrones de conectividad neuronal. Finalmente, el dominio de la capacidad cognitiva se está poniendo al día.

En los últimos años, los neurocientíficos han descubierto una red cerebral a gran escala fundamental para la resolución de problemas novedosos y complejos dirigidos a objetivos. Según Aron Barbey y sus colegas, una función importante de esta red es la manipulación, integración y control de patrones distribuidos de actividad neuronal en todo el cerebro, incluidos los módulos sensoriales y motores de nivel inferior. Esta arquitectura integradora neuronal, a veces denominada la red parietal prefrontal implica una comunicación eficiente y confiable entre áreas específicas de la corteza prefrontal lateral (fundamental para la integración abstracta de alto nivel) y el lóbulo parietal posterior (fundamental para la integración sensorial). Aquí hay una ilustración de las regiones clave de esta arquitectura neuronal, junto con el tracto crítico de materia blanca que une estas regiones en una red coordinada:

Uno de los hallazgos más emocionantes de los últimos años es que la coordinación entre los actores clave de esta red se ve sustancialmente afectada por la capacitación y la experiencia. Hikaru Takeuchi y sus colegas encontraron que el entrenamiento de la memoria de trabajo resultó en cambios medibles en la conectividad estructural de aspectos de la red parietal prefrontal, incluidas las áreas del lóbulo parietal y la parte anterior del cuerpo del cuerpo calloso. Asimismo, Dietsje Jolles y sus colegas encontraron que 6 semanas de práctica con memoria de trabajo aumentaron la conectividad entre la circunvolución frontal media derecha y otras regiones de la red parietal prefrontal. Se han encontrado hallazgos similares para el razonamiento. Después de solo tres meses de entrenamiento de razonamiento entre una muestra de 23 participantes inscritos en un curso para prepararse para el Examen de Admisión a la Facultad de Derecho (LSAT), Allyson Mackey, Kirstie Whitaker y Silvia Bunge encontraron plasticidad en la estructura de la materia blanca del frontal y el parietal. lóbulos.

En un análisis reciente más reciente, Mackey, Alison Miller Singley y Bunge utilizaron la misma muestra del estudio para investigar si el entrenamiento intensivo del razonamiento daría como resultado una comunicación más fuerte dentro de la red parietal prefrontal. Los investigadores estaban particularmente interesados ​​en el aumento de la comunicación entre la corteza parietal lateral y la corteza frontopolar (BA 10), que se encuentra en la parte frontal de la corteza prefrontal, justo encima de los ojos. Entre sus variadas funciones, la corteza frontopolar se asocia con integración relacional, la consideración simultánea de múltiples relaciones entre varias características de un problema. Esta habilidad es esencial para el razonamiento abstracto y las representaciones de alto nivel.

Para probar el efecto del entrenamiento sobre los cambios en el cerebro, los investigadores incluyeron una muestra de 26 adultos en edad pre-legal que participaron en un curso de 3 meses diseñado específicamente para preparar a los abogados para el examen LSAT. Eligieron este curso porque investigaciones anteriores muestran que los altos niveles de motivación y dopamina están asociados con mayores niveles de neuroplasticidad en animales adultos, los estudiantes estaban claramente motivados para estudiar para el LSAT y hay una importancia social obvia para esta forma de entrenamiento de razonamiento. Cada año, más de 100,000 adultos toman el LSAT, y los comités de selección de las facultades de derecho asumen que estas pruebas miden el potencial cognitivo.

El curso LSAT involucró 100 horas de instrucción y práctica distribuidas en tres tipos de contenido: 35 horas se dedicaron a Juego de lógica preguntas que requieren que los examinados "integren una serie de reglas para secuenciar o agrupar un conjunto de elementos", se dedicaron 35 horas a Razonamiento logico elementos que requieren que los examinados "determinen la falla lógica en un argumento, identifiquen una suposición o elijan una declaración que fortalezca o debilite un argumento", y se dedicaron 30 horas a Comprensión lectora elementos, que requieren que los examinados "interpreten breves pasajes de texto". Los tipos de elementos de estas tres secciones están fuertemente correlacionados entre sí y con el rendimiento de la prueba de CI. Los investigadores compararon el efecto del entrenamiento en la red del cerebro parietal prefrontal con la conectividad cerebral de 25 adultos en edad pre-legal que no estaban tomando el curso, pero que tenían los mismos niveles de coeficiente intelectual, niveles de estrés y cantidad de sueño. ¿Qué encontraron?

Primero, hubo un efecto del curso. La mejora en los puntajes totales del LSAT correspondió aproximadamente a una mejora del percentil 44 al percentil 73 (estos percentiles dependen del año en el que se tomó la prueba). Esta es una mejora prácticamente significativa en el desempeño y, como señalan los investigadores, tal mejora "ampliaría enormemente el grupo de facultades de derecho a las que él o ella tenían una posibilidad realista de ser aceptado".

Pero más relevante para los objetivos de su estudio, después del entrenamiento encontraron una mayor conectividad entre las regiones frontal y parietal en reposo, principalmente dentro del hemisferio izquierdo y entre hemisferios. De acuerdo con su predicción, el entrenamiento particularmente mejoró la comunicación entre la corteza frontopolar izquierda (BA 10) y las regiones parietales posterior y medial. También encontraron una mayor conectividad entre la corteza parietal y el cuerpo estriado, lo que es consistente con el papel del cuerpo estriado en el razonamiento y el aprendizaje de habilidades en los dominios cognitivos y motores.

Estos resultados son ciertamente emocionantes y prometedores, pero dado que este fue un estudio único con un tamaño de muestra pequeño, se necesita más investigación. Si bien la conectividad cerebral se correlacionó positivamente con la mejora de LSAT, las correlaciones dejaron de ser significativas después de que los investigadores corrigieron estadísticamente las comparaciones múltiples. Por lo tanto, el jurado aún está deliberando sobre si las diferencias individuales en el entrenamiento del razonamiento están relacionadas con la fuerza del acoplamiento de las regiones del cerebro en la red parietal prefrontal. Los estudios adicionales deben incluir muestras más grandes de individuos motivados, una población más diversa en términos de capacidad cognitiva y variables demográficas (por ejemplo, sexo, edad) y tener mejores condiciones de control (por ejemplo, múltiples actividades realizadas durante el entrenamiento). Es muy posible que una gama más amplia de puntuaciones de razonamiento antes del entrenamiento pueda estar más fuertemente correlacionada tanto con las mejoras del entrenamiento de razonamiento como con el aumento de la fuerza de la conectividad de la red parietal prefrontal.

Sin embargo, estos hallazgos sirven como prueba del concepto de que el entrenamiento del razonamiento, incluso tan breve como 3 meses, puede alterar significativamente la conectividad en una red cerebral crítica para el razonamiento de alto nivel. Estos hallazgos no deben subestimarse, ya que desafían las nociones tradicionales de que la inteligencia es fija y que los patrones de conectividad en las redes cerebrales a gran escala en reposo son estables a lo largo del tiempo. El compromiso fortalece las conexiones entre regiones cerebrales especializadas dispares. Como me dijo Silvia Bunge en una correspondencia personal, "Estos datos subrayan el hecho de que nuestra agilidad mental en un momento dado refleja la historia previa de activación de redes cerebrales específicas".

En lugar de interpretar el desempeño de la prueba de razonamiento de una persona en cualquier momento dado como un reflejo del potencial cognitivo cableado de esa persona, estos resultados sugieren que es más sensato interpretar esa puntuación como un reflejo de la capacidad cognitiva del individuo. historia cognitiva sus niveles anteriores de participación de redes neuronales específicas. De hecho, algunos psicólogos, como Robert Sternberg y David Lohman, conceptualizan los puntajes de las pruebas de CI en cualquier momento como una medida del desarrollo de la experiencia o la capacidad.

Sin duda, esto no niega el papel de la biología. Por ejemplo, los genes aún pueden desempeñar un papel al influir en la motivación para participar en el razonamiento, la velocidad y la eficiencia del entrenamiento del razonamiento y la gama completa de plasticidad neuronal. Sin embargo, esta reconceptualización de los puntajes de las pruebas resalta la naturaleza evolutiva del funcionamiento cognitivo, los efectos multiplicadores de las experiencias enriquecedoras en las habilidades de razonamiento y el papel crucial de la experiencia en la determinación de nuestros patrones de conectividad neuronal en cualquier momento.

Estos resultados también tienen implicaciones para los que florecen tarde y para aquellos que esperan aprender material nuevo más adelante en la vida. Sin embargo, los autores señalan con sensatez que para mantener un alto nivel de capacidad de razonamiento, es necesario un compromiso y una práctica repetidos a lo largo de la vida. esencial.

© 2013 Scott Barry Kaufman, Todos los derechos reservados

Las opiniones expresadas son las del autor (es) y no son necesariamente las de Scientific American.


El efecto de la terapia cognitiva basada en la atención plena para la prevención de la recaída en el trastorno depresivo mayor recurrente: una revisión sistemática y un metanálisis

La terapia cognitiva basada en la atención plena (MBCT) es un programa de intervención clínica grupal diseñado para reducir la recaída o la recurrencia del trastorno depresivo mayor (TDM) mediante el entrenamiento sistemático en la meditación de la atención plena combinada con métodos cognitivo-conductuales.

Objetivo

Mediante un metaanálisis para evaluar el efecto de la MBCT para la prevención de recaídas o recurrencias en pacientes con TDM recurrente en remisión.

Método

Se realizaron búsquedas en bases de datos electrónicas y se estableció contacto con los investigadores para obtener más estudios relevantes. Los estudios se codificaron por calidad. Los metanálisis se realizaron mediante el Cochrane Collaboration Review Manager 5.1.

Resultados

En el metanálisis se incluyeron seis ensayos controlados aleatorios con un total de 593 participantes. La MBCT redujo significativamente el riesgo de recaída / recurrencia con un cociente de riesgo de 0,66 para la MBCT en comparación con el tratamiento habitual o los controles con placebo, lo que corresponde a una reducción del riesgo relativo del 34%. En un análisis de subgrupos planificado previamente, la reducción del riesgo relativo fue del 43% para los participantes con tres o más episodios previos, mientras que no se encontró reducción del riesgo para los participantes con solo dos episodios. En dos estudios, MBCT fue al menos tan eficaz como la medicación antidepresiva de mantenimiento.

Conclusión

Los resultados de este metanálisis indican que la MBCT es una intervención eficaz para la prevención de recaídas en pacientes con TDM recurrente en remisión, al menos en el caso de tres o más episodios previos de TDM.

Aspectos destacados de investigación

► Terapia cognitiva basada en la atención plena (MBCT) para la prevención de recaídas de la depresión mayor. ► Realizamos una revisión sistemática y un metanálisis. ► Se incluyeron seis ensayos controlados aleatorios con un total de 593 participantes. ► MBCT redujo el riesgo de recaída en un 34% en relación con los controles.


Efectos duraderos de la terapia cognitivo-conductual en el tratamiento de la depresión y la ansiedad

Estudios recientes sugieren que las intervenciones cognitivas y conductuales tienen efectos duraderos que reducen el riesgo de que los síntomas vuelvan a aparecer después de la finalización del tratamiento. Estos efectos duraderos se han demostrado más claramente con respecto a la depresión y los trastornos de ansiedad. No está claro si estos efectos son consecuencia de la mejora de los procesos causales que generan riesgo o la introducción de estrategias compensatorias que los compensan y si estos efectos reflejan la movilización de mecanismos cognitivos u otros. No se han observado efectos tan duraderos para los medicamentos psicoactivos, que parecen ser en gran parte de naturaleza paliativa. Otras intervenciones psicosociales permanecen en gran parte sin probar, aunque hace tiempo que se afirman que producen un cambio duradero. Queda por ver si estos efectos duraderos se extienden a otros trastornos, pero la capacidad de reducir el riesgo después de la finalización del tratamiento es uno de los principales beneficios que brindan las intervenciones cognitivas y conductuales con respecto al tratamiento de la depresión y los trastornos de ansiedad.


Discusión

Hoy en día, las exigencias cognitivas de las tareas de la vida laboral son elevadas y seguirán siéndolo en el futuro. Aunque la tensión cognitiva relacionada con los entornos de trabajo y las formas de trabajar es ampliamente reconocida y discutida activamente como un factor de riesgo notable, pocos estudios se han dirigido directa y sistemáticamente a crear condiciones que brinden un mejor apoyo a los seres humanos para realizar tareas cognitivamente exigentes (p. Ej., [19, 24, 31, 32, 33, 34]). Es necesario ampliar el conocimiento de los efectos de la tensión cognitiva en el desempeño laboral y el bienestar de los empleados, así como la investigación de intervenciones sobre la gestión de las condiciones laborales para respaldar el desempeño y el bienestar. Este estudio aplica la intervención cognitiva ergonómica en el lugar de trabajo, CogErg, al trabajo del conocimiento en las oficinas y examina la eficacia con la que reduce la frecuencia de las condiciones de tensión cognitiva como medida de resultado primaria. Además, varias medidas de resultado secundarias revelan su influencia en el bienestar subjetivo y la productividad. Utilizamos medidas tanto cuantitativas como cualitativas para evaluar el proceso de intervención y para estudiar los factores que moderan los efectos de la intervención. Hasta donde sabemos, ningún estudio previo ha hecho esto en tales entornos.

Las fortalezas de este estudio son su naturaleza longitudinal, diseño de ECA con grupos organizacionales aleatorizados (clusters), y un grupo de control activo en el que solo el contenido de la intervención difiere la estructura de la intervención es la misma que en el grupo de tratamiento. Así, los resultados revelarán si es el contenido específico de ergonomía cognitiva de la intervención lo que contribuye a los posibles efectos, es decir, mejorar la ergonomía cognitiva de las condiciones de trabajo y formas de trabajar (tratamiento) en lugar de apoyar la recuperación (control activo). Furthermore, as this study also includes a (non-randomized) passive control group, the results will provide a reference to a condition with no intervention actions (although the conclusions are limited due to the non-randomized nature of this group).

Furthermore, the study focuses on three common cognitive strain themes disruptions, interruptions, and information overload, and will provide a systematic, detailed picture of how these conditions actualize in knowledge work in offices. Although previous studies have been conducted on each theme (e.g. [4, 8,9,10,11,12,13,14,15, 31,32,33,34]), the strength of our study is that it provides a more general view of the main sources of cognitive strain and the importance of each one, which may depend on the organizational context, working conditions, and types of knowledge work tasks. Although our study approaches these three cognitive strain themes systematically, the implementation of the intervention is based on tailoring the detailed initiatives and new ways of working. Thus, our study will provide an extensive and practically useful source for examples of good cognitive ergonomic practices at workplaces, and examples of recovery support at work, as developed in the active control groups.

The RCT design allows us to conclude whether the intervention programme is effective. However, real-world interventions are complex and process analysis methods are required to reveal the details of the implementation of the intervention and to recognize which actions and when, and where these actions are effective in real work life [36,37,38]. One strength of our study is that data are also collected during the intervention phase, and that we use quantitative and qualitative methods to assess the implementation phase and the outcomes of the intervention. The longitudinal follow-up provides a great deal of information during implementation, and combined with the RCT design, the process evaluation will reveal the factors underlying the effectiveness of the intervention. Combining the process evaluation results with the quantitative analyses for the effects on the primary and secondary variables allows us to understand which moderating factors affect whether or not the intervention is effective.

The main research question of our study is whether a cognitive ergonomics intervention can reduce the frequency of cognitive strain in working conditions. However, we will also analyse whether the intervention affects subjective performance and well-being. The results will also provide information on the effects of recovery support intervention and will clarify whether the outcomes of the intervention that focuses on reducing cognitive strain in working conditions and ways of working are different to those of the intervention that supports recovery. Thus, our study combines the research field that focuses on job design and job crafting for improving work performance and the research field of employee well-being and its consequences. The results will contribute to the current discussion on whether productivity and well-being at work have mutual connections, that is, the happy worker-productive worker thesis [19].

However, certain limitations deserve attention. Our study approaches groups of employees within the organization, and the intervention includes both individual and organizational level elements. The participative elements during the workshop and implementation aim to commit individual employees and supervisors and support behaviour change among individuals within the groups. On the other hand, the focus is on common working conditions, and related changes require organizational-level commitment and decisions. Thus, successful implementation would require actions on both the individual and organizational level. Selection bias within the groups may result if those who volunteer to participate in the study condition are more interested in the named themes than the non-participating employees. For example, those motivated to change working conditions may be overrepresented in the treatment group, whereas in the active control group, the participants motivated to enhance recovery may be overrepresented and more active during the implementation phase. This kind of selection bias could also increase if the basic level of the primary and secondary outcome variables differs between the participating individuals in the groups, despite randomization.

Moreover, as our complex workplace intervention study occurs in a naturalistic setting during a long intervention and follow-up period, many kinds of occupational and organizational changes are likely to occur. These may have an impact on both individual and organizational level participation, such as the motivation to remain in the study, or the prioritization between intervention implementation and development and other projects relevant for the organization. Although these individual and organizational level challenges may create limitations to the study, our approach nevertheless attempts to handle these problems. During implementation, we provide the individuals with support and actively communicate with the participating organizations, which receive useful information about their own situation throughout the study. Furthermore, process evaluation data and communication with our contact persons will allow us to recognize changes in the organizational context, and thus discuss the possible limitations of intervention implementation in detail.

To conclude, our study will provide new information on several key issues regarding cognitively demanding tasks, productivity, and well-being, which are highly relevant to modern work life. Our randomized controlled trial will reveal the possible beneficial effects of the cognitive ergonomics workplace intervention. The results will also suggest which evidence-based cognitive ergonomic practices best support work performance in cognitively demanding tasks. Since the intervention is implemented in actual workplaces, and the employees participate in the development of good practices for knowledge work, the project will provide many examples of concrete methods and ways in which to improve actual working conditions and well-being at work. Thus, the results will also provide practical implications for workplaces, human resource and occupational health experts, and decision-makers.


Introducción

It is well known that regular physical activity has positive health benefits such as improved cardiovascular functioning, decreased body weight, and a more positive outlook (Warburton et al., 2006). Regular moderate to vigorous physical activity alone however, does not seem to be the answer to long-term good health. Even in people exercising regularly, the amount of sedentary behavior is related to chronic disease (Owen et al., 2009) and physical frailty (Song et al., 2015). As such, it is important to consider factors that may contribute to rates of physical activity (Hagströmer et al., 2014).

Most adults are generally inactive (Sisson and Katzmarzyk, 2008) with the amount of physical activity decreasing with age and with lack of understanding of the health benefits of exercising (Mullineaux et al., 2001). There is also increasing evidence that to better understand the effects of activity levels we must consider how activity is incorporated throughout the day (Tudor-Locke and Schuna, 2012). One example is in sedentary occupations where physical activity is typically infrequent (Smith et al., 2014). It is possible that many adults working in a sedentary occupation could have difficulty finding time to exercise each day. Because the work day takes up approximately half of all waking hours, working a full-time job can leave many people with little time to engage in physical activity during leisure time on a daily basis. Consequently, the amount of physical activity when working becomes an important component of health-related behaviors.

Sedentary adults report that they are not more active due to a variety of reasons such as exercise being too risky, exercise being too much effort, and exercise being inconvenient (Vanden Auweele et al., 1997). Owen et al. (2011) suggest that the influence of the place or environment must also be considered to understand sedentary behavior. Furthermore, an Ecological Momentary Assessment of physical activity and sedentary behavior could provide a means to better measure activity across the day (Dunton et al., 2012). Although there is considerable evidence suggesting the need for better examining levels of physical activity across the day, few studies have examined how the design characteristics of work desks may impact daily functioning.

Studies suggest that individuals who hold desk-based or computer-based jobs have higher levels of sedentary behavior (Hill and Peters, 1998 Hill et al., 2003). Work place programs have been initiated to counter this trend. Most of these work place programs are designed to increase physical activity through encouraging the worker to walk around or use stairs more during the work day. Although many work place programs may decrease sedentary behavior to some extent, they often require the worker to purposely leave the workstation, something that many workers could find difficult to do. Furthermore, work place interventions requiring that workers be active away from their workstations are fundamentally limited since they are focused on available time during the work day when employees can choose to be away from their normal sedentary workstation.

One method to reduce sedentary time is to integrate activity workstations in the work place allowing individuals to work on a desk top or a computer while being physically active. Activity workstations allow individuals to complete desk-based or computer-based tasks while moving at a low level of physical exertion usually through walking at a normal pace or by pedaling relatively slowly. Although activity workstations are a relatively new idea, they offer some useful benefits over more traditional work place interventions of encouraging employees to simply move more since the employees are not required to choose between working and being physically active. Furthermore, studies suggest that using activity workstations can increase the level of energy expenditure in the individual (Tudor-Locke et al., 2014) and may also have health benefits (Carson et al., 2014). Activity workstations may also have a positive benefit on stress and affect (Sliter and Yuan, 2015). These effects on meta-cognitive measures, such as stress and affect, are of particular interest when considering implementing workstations into settings that are normally sedentary in nature. Using workstations to provide a positive meta-cognitive effect of being physically active could encourage engaging in physical activity and, as such, increase physical activity across the lifespan.

Relatively little research has investigated the effects of using activity workstations on performance or on psychological variables (Rhodes et al., 2012). Some evidence suggests that activity workstations can result in performance decrements on tasks such as typing speed and motor skills (Straker et al., 2009 Ohlinger et al., 2011) while other studies have concluded that working on an activity workstation did not negatively affect performance (Carr et al., 2014). Furthermore, little research has examined the effect of activity workstations on meta-cognitive factors. Two studies have concluded that using activity workstations resulted in decreases in reported stress (Edelson and Danoffz, 1989 Sliter and Yuan, 2015) and beneficial effects on affect (Sliter and Yuan, 2015). Sliter and Yuan (2015) also suggested that the type of workstation (walking versus cycling) could affect psychological benefits of using the workstations.

The purpose of the current study is to examine how individuals perform while riding on a stationary bike with a desk top (FitDesk) and while seated at a normal desk (traditional desk) as well as their perceptions of working on the tasks at the two types of desks. We hypothesize that the participants will perform equally well on the FitDesk and on the traditional desk when completing complex cognitive tasks. We also hypothesize that the participants will report improved affect, motivation, morale, and engagement, when working on the FitDesk than the traditional desk.


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