يستمر انخفاض الخصوصية وزيادة العمومية المفرطة في ذاكرة السيرة الذاتية مع وجود نقاط ضعف معرفية في حالات الاكتئاب الشديد: تحليل تلوي، الجزء الثاني

2.3|استخراج البيانات ومعالجتها

قام اثنان من مساعدي الأبحاث المدربين (المؤلفون المشاركون/و/) بالبحث بشكل منفصل.

الانضباط والذاكرة لا ينفصلان. يتمتع الشخص المدرب جيدًا عمومًا بذاكرة أفضل، ويمكنه تعلم أشياء جديدة بشكل أسرع، ومعالجة المعلومات بسهولة أكبر.

تدريب الجسم يمكن أن يساعدنا على تحسين ذاكرتنا. تظهر الأبحاث أن التدريب البدني يمكن أن يزيد من كثافة التوصيلات العصبية في الدماغ وتدفق الدم الدماغي، وبالتالي تعزيز صحة الدماغ وقدرات التعلم. بالإضافة إلى ذلك، يتمتع الأشخاص المدربون جيدًا عمومًا بصحة عقلية أفضل ومشاعر أكثر إيجابية إلى جانب الصحة البدنية، والتي تساهم جميعها في تحسين الذاكرة.

بالإضافة إلى التدريب البدني، يمكننا أيضًا تحسين الذاكرة من خلال تدريب أدمغتنا. تشمل بعض الأساليب: ممارسة ألعاب الذاكرة، وحل المسائل الحسابية، والقراءة والكتابة، وما إلى ذلك. يمكن أن تساعدنا هذه الأنشطة في تدريب أدمغتنا وتعزيز مهارات الانتباه والتركيز والتفكير.

وأخيرًا، النوم عامل مهم في تحسين الذاكرة. يساعدنا النوم على تعزيز ما تعلمناه وإزالة الفوضى في أدمغتنا. ومن خلال الحفاظ على عادات النوم الجيدة، يمكننا أن نجعل أدمغتنا أكثر وضوحًا وحيوية.

خلاصة القول، التدريب الجيد يمكن أن يعزز تحسين الذاكرة، والأنشطة المعنية إيجابية ومفيدة للصحة البدنية والعقلية. من خلال تدريب أدمغتنا والحفاظ على عادات النوم الجيدة، يمكننا تحسين ذاكرتنا وتعلم أشياء جديدة بشكل أكثر فعالية. يمكن ملاحظة أننا بحاجة إلى تحسين الذاكرة، ويمكن لـ Cistanche deserticola أن يحسن الذاكرة بشكل كبير، لأن Cistanche deserticola يمكنه أيضًا تنظيم توازن الناقلات العصبية، مثل زيادة مستويات الأسيتيل كولين وعوامل النمو. هذه المواد مهمة جدًا للذاكرة والتعلم. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للحوم أيضًا تحسين تدفق الدم وتعزيز توصيل الأكسجين، مما يضمن حصول الدماغ على ما يكفي من العناصر الغذائية والطاقة، وبالتالي تحسين حيوية الدماغ والقدرة على التحمل.

انقر فوق "معرفة" لتحسين الذاكرة قصيرة المدى

ثم قام أحد مساعدي الباحثين باستخراج جميع البيانات في البداية، وقام مساعد البحث الثاني باستخراج جميع البيانات مرة أخرى للتحقق من التناقضات. ثم قام المؤلف الأول (/) بفحص البيانات، وتم حل أي تباينات متبقية من خلال المناقشة.

استخرجنا عدد المشاركين في كل مجموعة ضمن دراسة معينة، ومتوسط ​​أعمارهم، ونسبة النساء، والأداة التشخيصية المستخدمة لتقييم الاكتئاب الشديد، ومقياس شدة أعراض الاكتئاب، وعدد نوبات الاكتئاب السابقة، وعدد الإشارات المستخدمة، والإشارة التكافؤ ومدة الاستجابة جديلة. عندما ذكرت إحدى الدراسات صراحةً مستويات التعليم والانتماء العرقي للمشاركين، فقد تم استخراج ذلك أيضًا.

تم استخراج متوسط ​​درجات الانحراف المعياري لكل من المجموعتين السريرية والضابطة لقياس شدة أعراض الاكتئاب المستخدمة داخل كل دراسة.

على الرغم من أن الدراسات تم اختيارها على أساس عدم إصابة أي من مجموعات المشاركين التي تمت مقارنتها بالاكتئاب السريري، إلا أنه قد تكون هناك اختلافات في أعراض الاكتئاب التي قد تفسر اختلافات المجموعة في ذكريات محددة أو عامة.

ولذلك، تم حساب فرق متوسط ​​موحد لدرجات الشدة بين المجموعات لكل دراسة، وتم تقييم هذا المتغير باعتباره وسيطا محتملا من خلال الانحدار التلوي.

لقد استخرجنا المتوسط ​​والانحراف المعياري لعدد أو نسبة الذكريات المحددة والعامة التي تم استردادها عبر الإشارات الموجودة على AMT. عندما كانت هذه المعلومات متاحة لتكافؤات مختلفة، تم استخراجها أيضًا حتى يمكن تحليلها بشكل منفصل.

لقد استخرجنا أيضًا المدة الزمنية التي مُنحت للمشاركين لاستدعاء كل ذكرى بعد العرض التقديمي، وما إذا كان من الممكن تقديم الإجابات لفظيًا أو غير ذلك، وعدد الإشارات المقدمة للمشاركين.

2.4|استراتيجية تحليلية

تم إجراء التحليلات الوصفية للتأثيرات العشوائية مع أقصى مقدرات الاحتمالية باستخدام الحزمة الوصفية (Balduzzi et al., 2019) في برنامج Rإحصائي 4.0.3 (R Core Team (2020)، 2020) لذكريات محددة وعامة بشكل منفصل باستخدام Hedges'g كحجم التأثير.

تم استخدام قطع الغابات لتصوير حجم التأثير الإجمالي بيانياً بفاصل الثقة 95% وفاصل التنبؤ، فضلاً عن تقديرات نقاط الدراسة الفردية وفترات الثقة 95%. بين الدراسات، تم الإبلاغ عن عدم تجانس حجم التأثير من حيث Q وτ2 وI2. وتشير إحصائية Q إلى أن العوامل خارج خطأ أخذ العينات مسؤولة عن اختلاف تقدير حجم التأثير (ليبسي وويلسون، 2001).

تشير إحصائيات τ2 إلى القيمة المطلقة للتباين الحقيقي. تعتمد قوة إحصائية Q في اكتشاف فروق ذات دلالة إحصائية على عدد الدراسات المستخدمة في التحليل التلوي.

في المقابل، لا يعتمد مؤشر I2 على الدلالة الإحصائية، بل هو بدلاً من ذلك نسبة مئوية من إجمالي التباين في مجموعة من أحجام التأثير، والذي يرجع إلى عدم التجانس بين الدراسات وليس الصدفة (Higgins & Thompson, 2002). تم إجراء هذه التحليلات لأحجام التأثير الشاملة عبر أنواع الإشارات ولكل إشارة تكافؤ على حدة.

فيما يتعلق بالوسطاء المحتملين لأي عدم تجانس ملحوظ، قمنا باختبار الاختلافات في شدة أعراض الاكتئاب بين المجموعات باستخدام حجم التأثير المقدر من المتوسطات المعيارية والعمر ونسبة النساء (لتقييم تأثير الجنس)، وعدد الإشارات المستخدمة في AMT، المدة الزمنية المحددة للاسترجاع على AMT، سنة النشر وحجم العينة.

نظرًا لأن الدرجات المتطرفة قد تؤثر بشكل غير ملائم على التأثير الإجمالي، فقد حددنا القيم المتطرفة على أنها أي دراسة لم تتداخل فترات الثقة الخاصة بها مع فترة الثقة لحجم التأثير المجمع. تم إجراء تحليلات الحساسية عن طريق إزالة هذه الدراسات ثم إجراء التحليلات مرة أخرى لتقييم التغيرات في التأثير الكلي

2.5|خطر التحيز

لتقييم التحيز، استخدمنا عدة طرق مختلفة. على مستوى الدراسة، تم تقييم مصادر التحيز من خلال مراجعة ما إذا كانت (1) الدراسة تتضمن التوزيع العشوائي بين مهام الدراسة وداخلها (على سبيل المثال، كلمات إرشادية مقدمة بترتيب ثابت أو عشوائي)، (2) تم إخفاء تخصيص مجموعة المشاركين منهم، ( 3) كان المشاركون والموظفون غافلين عن طبيعة الدراسة، (4) كان المبرمجون في مهمة ذاكرة السيرة الذاتية غافلين عن تعيين مجموعة المشاركين وطبيعة الدراسة أثناء الترميز، (5) كان هناك دليل على عدم اكتمال الإبلاغ عن النتائج أو على العكس من ذلك، كما هو الحال مع التسجيل المسبق، تم تضمين (5) مشاركين معينين في الدراسة، ولكن تم حذفهم من التحليلات لأسباب غير واضحة، و(6) تم تضمين درجات مقاييس معينة في الدراسة، ولكن تم حذفها بشكل انتقائي من التقرير النهائي.

إذا تمت ملاحظة مصادر التحيز المحتملة هذه، فقد لوحظ وجود خطر كبير للتحيز. إذا لم تتضمن الدراسة معلومات كافية لتقييم ما إذا كان هذا مصدرًا محتملاً للتحيز بشكل واضح، فقد لوحظ بعض القلق.

إذا أشارت الدراسة بوضوح إلى الخطوات المتخذة لإدارة التحيز المذكور، فقد لوحظ انخفاض خطر التحيز. ولتقييم تحيز النشر في عينة الدراسات، قمنا بإنشاء مخططات قمعية، حيث تم رسم تقديرات حجم التأثير على المحور السيني وعكس الخطأ المعياري على المحور الصادي. تشبه المخططات مسار التحويل، مع تقديرات أقل دقة عند قاعدة المسار وتقديرات بها أصغر الأخطاء المعيارية في الأعلى.

إذا لم يكن هناك تحيز للنشر، فمن المفترض أن يكون مخطط القمع متماثلًا. ومع ذلك، فإن الدراسات المفقودة التي تم قمعها بسبب تحيز النشر قد تسبب عدم تناسق ملحوظ في المخطط القمعي. تم استخدام اختبار إيجر (Egger et al., 1997) كاختبار إحصائي لعدم تناسق مخطط القمع، مع وجود قيمة p كبيرة تشير إلى عدم تناسق مخطط القمع، وبالتالي تحيز النشر.

تم إجراء إجراء القطع والتعبئة، والذي يقوم بتقدير "الدراسات المفقودة" حتى يكون هناك تناسق في مخطط القمع وينتج حجم تأثير معدل. والجدير بالذكر أن هذا الإجراء قد لا يؤدي إلى نتائج موثوقة في الظروف التي يوجد فيها عدم تجانس ملحوظ بين الدراسة.

تم استخدام تحليل منحنى p أيضًا لتقييم احتمالية اختراق p، أي العرض الانتقائي أو التحليل الانتقائي للبيانات الدافعة للوصول إلى قيمة p أقل من ألفا البالغة 0.05 (Simonsohn et al., 2014).

والافتراض هو أنه عندما يكون توزيع القيم الاحتمالية أقل من 0.05 منحرفًا نحو اليسار، فإن هذا يشير إلى الانحياز نحو النتائج ذات الأهمية الإحصائية بشكل هامشي فقط مقارنة بتلك التي تقل بشكل واضح عن ألفا البالغة 0.05.

يمكن تفسير ذلك على أنه يشير إلى أن الاختراق p قد أدى إلى انحياز التأثير التحليلي الشامل. في هذا التحليل، يتم توفير تقدير للقوة الإحصائية، مع قوة أعلى تزيد من احتمالية ملاحظة قيمة p أصغر و"تأثير حقيقي".

3|نتائج

3.1|اختيار الدراسة وخصائص الدراسة

أدى البحث إلى 17 دراسة مؤهلة (انظر الشكل 1). يتم توفير خصائص عينة من المقالات الـ 17 المدرجة في التحليل التلوي في الجدول 1. تم حساب خمسة عشر حجم تأثير للدراسات التي تم الإبلاغ عنها حول الخصوصية كمؤشر لاستجابات AMT، مع حساب تسعة أحجام تأثير للذكريات العامة. أبلغت سبع دراسات عن كل من الخصوصية والذكريات العامة كمؤشر لاستجابات AMT (Crane et al.، 2007؛ Gupta & Kar، 2012؛ Haddad et al.، 2014؛ Jermannet al.، 2013؛ Mackinger et al.، 2000؛ ماتسوموتو وآخرون) آل، 2022).

جميع الدراسات التسع التي أبلغت عن ذكريات عامة استجابةً لـ AMT قدمت عدد أو نسبة الذكريات الفئوية كمؤشر للذاكرة العامة، في حين ذكرت دراستان فقط وجود استجابات عامة محتملة متبقية (أي ذكريات ممتدة أو روابط دلالية [كلمات قد تكون ذات صلة موضوعيًا، ولكنها لا تمثل ذكرى في حد ذاتها، على سبيل المثال، أحب الزهور]).

بالنظر إلى ذلك، بالإضافة إلى الأدلة السابقة على أن الاختلافات بين الأشخاص المصابين بالاكتئاب وغير المصابين به يمكن تفسيرها من خلال الذكريات العامة من النوع الفئوي وليس من النوع النصي (مارك وآخرون، 1992)، فقد تم استخدام الذكريات الفئوية كمؤشر للذاكرة العامة الزائدة. في كل التحليلات

تراوحت أحجام العينات من تسعة إلى 275 مشاركًا (النطاق 9–164 للاكتئاب المحول؛ النطاق 10–275 عنصر تحكم). نُشرت الدراسات الواردة في هذه المراجعة بين عامي 2000 و2016، باستثناء طبعة أولية واحدة نُشرت في عام 2021. وكان متوسط ​​عمر المشاركين 20.9 عامًا (المدى من 11 إلى 86 سنة)، وكانت عينات الحالات والضوابط في جميع الدراسات لها متوسطات عمرية متساوية تقريبًا.

كان متوسط ​​نسبة النساء في الدراسات 78.18% (مجموعة الاكتئاب المحولة=82.7%، التحكم=73.7%). استخدمت جميع الدراسات المقابلات لتقييم تشخيص الاكتئاب أو استبعاد تاريخ الاكتئاب، واستخدمت جميع الدراسات، باستثناء اثنتين، أدوات مقابلة تشخيصية منظمة وموحدة.

تم استخدام عدة مقاييس مختلفة لشدة الاكتئاب عبر العينات؛ ومع ذلك، كان الأكثر استخدامًا هو BeckDepression Inventory-II (BDI-II; n=8; 44.4%; Beck et al., 1996).

قدمت الدراسات معلومات حول عدد النوبات الماضية في مجموعة الاكتئاب المحول؛ ومع ذلك، لا يمكن استخراج أو حساب الوسائل والانحرافات المعيارية إلا من تسعة. قدم بارنهوفر وآخرون (2007) القيم المتوسطة والمدى التي تم تحويلها إلى وسائل وانحرافات معيارية باستخدام طريقة Box – Cox (McGrathet al., 2020).

حداد وآخرون. (2014) قدم المتوسط ​​والمدى، والذي تم استخدام الأخير لتقدير الانحراف المعياري (Hozoet al., 2005). لهارينجسما وآخرون. (2010)، تم تقدير المتوسط ​​والانحراف المعياري باستخدام البيانات الجدولية التي تشير إلى أن 26 مشاركًا قد تعرضوا لنوبة سابقة واحدة فقط، بينما تم ترميز المشاركين الـ 37 المتبقين، الذين تم الإبلاغ عن إصابتهم بحلقتين سابقتين أو أكثر، بشكل متحفظ على أنهم تعرضوا لحلقتين.

لسبينهوفن وآخرون. (2006)، يمكن تقدير المتوسط ​​والانحراف المعياري من البيانات المقدمة، على الرغم من أن المشاركين الذين تم الإبلاغ عن إصابتهم بستة حلقات سابقة أو أكثر تم ترميزهم بشكل متحفظ على أنهم تعرضوا لست حلقات.

كما هو مطلوب، قامت جميع الدراسات بقياس خصوصية الذاكرة أو تعميمها باستخدام AMT (Williams & Broadbent, 1986). علاوة على ذلك، طلبت جميع الدراسات إجابات شفهية، باستثناء دراسة واحدة انحرفت عن هذا التنسيق وطلبت ردًا مكتوبًا (Wesselet al., 2001). اختلف عدد الإشارات المقدمة من أجل الحصول على ذكريات محددة في AMT عبر الدراسات (النطاق=10–40).

وكانت التكافؤات الإيجابية والسلبية هي التكافؤات الأكثر شيوعاً. وذكرت عدد قليل جداً من الدراسات التكافؤ المحايد لتقييم هذه الاستجابات لهذه الإشارات بشكل منفصل. خصصت نصف الدراسات وقت استجابة 30- لإشارات AMT، بينما استخدمت الباقي أوقات استجابة مختلفة (النطاق=20–120 ثانية).

3.2|خطر التحيز في الدراسات

تم العثور على جميع الدراسات لديها على الأقل بعض القلق فيما يتعلق بخطر التحيز (انظر المعلومات الداعمة للترميز الكامل للدراسات). كما هو موضح في الجدول 2، ضمن كل فئة من مصادر التحيز المحتملة، تم ترميز الدراسات في الغالب نظرًا لوجود بعض القلق. في معظم الدراسات، لم يكن هناك قلق واضح من أن البيانات تم الإبلاغ عنها بشكل غير كامل.

لم يتم تسجيل أي دراسات مسبقًا، لذلك لا يمكن استبعاد خطر التقارير الانتقائية. تشير هذه النتائج إلى أن الدراسات التي أجريت في هذا المجال من المرجح أن تحتوي على مصدر واحد، إن لم يكن عدة، للتحيز ويجب تفسيرها وفقًا لذلك وفي سياق مؤشرات تحيز النشر.

3.3|نتائج التوليفات: استرجاع ذاكرة محددة

كان هناك تأثير سلبي مجمّع صغير إلى متوسط ​​لمقارنات ذكريات محددة بين الأشخاص الذين يعانون من الاكتئاب المحول والأشخاص الذين لم يصابوا بالاكتئاب مطلقًا (k {{0}};g=0.314 ، 95% CI [ 0.543; 0.085], z=2.69, p=.007)، مما يشير إلى أن الأشخاص الذين كانوا في حالة هدوء يتذكرون عددًا أقل من الذكريات المحددة. فيما يتعلق بعدم التجانس، كان هناك دليل على وجود تباين غير مفسر بين أحجام تأثير الدراسة (Q[14]=43.41, p <.001; I2=67.7%,τ2=.12) ، مما يشير إلى أساس اختبار المشرفين الذي قد يفسر هذا التباين.

انظر الشكل 2 للاطلاع على مخطط غابة لأحجام التأثير، بما في ذلك الفاصل الزمني للتنبؤ. أشار الفاصل الزمني للتنبؤ إلى أن حجم التأثير يمكن أن يصل إلى 1.12 في بعض المجموعات السكانية في الدراسات المستقبلية ويصل إلى +0.54 في دراسات أخرى. علاوة على ذلك، هناك أيضًا بعض المجموعات السكانية حيث يمكن أن يكون حجم التأثير صفرًا. أشار التحليل الخارجي إلى وجود حجم تأثير بعيد واحد (Gupta & Kar, 2012;SMD=1.69).

عند حذف هذه القيمة المتطرفة وإعادة إجراء التحليل، لم تتغير النتائج بشكل جوهري وما زالت تظهر تأثيرًا كبيرًا صغيرًا إلى متوسط ​​الحجم (k=14; g=0.262, 95 % CI [ 0.477؛ 0.046]، ض=2.38، ص=.017). لا يزال هناك أيضًا دليل على التباين بين تأثيرات الدراسة (Q[14]=35.42, p <.001;I2=63.4%, τ2=.09).

For more information:1950477648nn@gmail.com