《刺激老年人选择性停止的策略》

老年人刺激选择性停止策略1.简介响应抑制是指当不再需要或处于危险中时，能够抑制已经激活或正在进行的响应;这是一项至关重要的生存技能。

因此，检查这种关键行为是否随着年龄的增长而保持、恶化或改变是(Logan&Cowan,1984)。

在停止信号范式中，参与者通常被呈现为需要快速左手和右手响应（选择）的刺激。

在一些试验中，在刺激开始后几百毫秒（如150-600毫秒）内偶尔出现一个停止信号，这种信号不可预知，表明应该抑制这种响应。

该范式中的停止速度（停止过SSRT），最好是在抑制和响应概率等于0.5的解剖点(GO RT分布的中位数)，从中减去停止信号的延迟(Band, van der Molen, & Logan, 2003)。

根据独立赛马模型，停止信号范式可以被建模为由go刺激触发的go过程和由停止信号表示触发的stop过程之间的“赛马”。

在信号存在性试验中，当stop过程在go过程之前结束，并且不发出范应时，响应抑制成功。

当go过程在stop过程之前结束时，响应抑制不成功，并且错误地发出响应。

使用这个概念，Logan（1981）提出可以估计stop过程（例如SSRT）的“不可观测的”延迟。

基于这一思想，大多数停止信号研究主要集中于SSRT作为抑制性控制的指标（也称为反应性控制）。

虽然文献中描述的绝大多数停止信号研究都支持独立赛马模型（Verbruggen＆Logan，2009a），但研究还表明，从一些停止信号情景中收集的经验数据，如选择性停止信号任务（Bissett＆Logan，2014（Verbruggen＆Logan，2009a，2015）在某些情况下可能会违反独立赛马模型的预测，挑战传统SSRT估计的有效性。

1在一个简单的停止-改变任务中，参与者被指示停止最初计划的go响应，然后每当信号出现时就执行另一个“改变”响应（Verbruggen & Logan，2009a，2015）；而在一个选择性停止变更任务中，参与者被进一步要求辨别如果其中一个信号发生(有效信号)，则确定是否停止和改变计划的go响应，或者如果另一个信号发生(无效信号)则执行计划的go响应。

选择性停止变化的复杂版本是指停止信号规则经常变化的情况（在Verbruggen和Logan，2015中称为变化映射条件）。

在简单的停止变更任务中，不违反独立性假设。

选择性停止范例（这里我们具体指“刺激”选择性停止任务，2 SST）不同于简单的停止信号范例（即，当停止信号发生时停止所有响应;这里我们指的是全局停止任务，GST）涉及两个停止信号。

2在包括本研究在内的一些停止信号研究中，选择性停止信号涉及在不止一个呈现的停止信号(即，在一个有效停止信号和一个无效停止信号的感知水平上；Sharp等人，2010；Van de Laar 等人，2010；Van de Laar等人，2011)之间的区分。

相反，一些停止信号研究指的是反应选择之间的区别（即，在运动水平：一些反应应该被抑制，而不是其他反应; Aron＆Verbruggen，2008; De Jong等，1995;van de Laar等，2010）。

一个停止信号告诉参与者停止响应，而另一个停止信号告诉参与者忽略该信号并继续响应。

Bissett和Logan（2014）发现，在刺激选择性停止任务中，年轻人在任务执行策略上可能者在决定停止之前对信号进行区分。

比塞特和洛根（2014）后来区分了这一策略的两个变体：（1（2在这种模型中，前进和停止过程是独立的(Logan & Cowan, 1984)。

与此相反，依赖判别然后停止这种变体违背了独立赛马模型的假设，该模型要求判别停止和忽略信号与go过程相互作用，并在信号出现时延长go RT。

第二种策略是“停止然后区分”，即参与者在信号出现时抑制响应，然后区分信号以决定是响应还是持续(De Jong, Coles，& Logan, 1995)。

就我们所知，没有关于衰老的研究（例如，Bedard等人，2002；Van de Laar，van den Wildenberg，van Boxtel，&van der Molen，2011）直接研究了是否使用Bissett和Logan（2014老年人可能比年轻人更频繁地使用更快的非选择性停止机制（停止然后辨别策略）来促进他们的抑制。

大多数关于衰老的文献通过简单的停止信号任务检查了老年人的抑制功能，其中SSRT估计基本上与独立赛马模型的预测一致（Anguera＆Gazzaley，2012; Kramer，Humphrey，Larish，Logan），＆Strayer，1994; Kray，Kipp，＆Karbach，2009; May ＆Hasher，1998; Ridderinkhof，Band，＆Logan，1999; Williams，Ponesse，Schachar，Logan，＆Tannock，1999）。

因此，（但请参阅Verbruggen＆Logan，2015，以便在讨论中详细阐述不同的观点）。

然而，这种简单的停止信号任务并不像日常生活场景中那样捕获自适应控制过程（Aron，2011）。

一个代表性的场景是驾驶。

例如，意外的道路状况（例如水池与物理障碍物）要求驾驶员快速决定是继续驾驶还是停车。

这种适应性控制行为取决于激活和抑制控制之间错综复杂的相互作用，并且与非选择性、全停止抑制相比具有更灵活的抑制过程。

实验室的刺激选择停止信号任务需要额外的识别停止信号，而不是忽略信号。

因此，与简单的停止信号任务相比，它可能在生态学上更有效并且对衰老更敏感。

令人惊讶的是，很少有研究通过选择性停止范式来检验与年龄有关的抑制。

此外，这些研究（Bedard et al。

，2002; Van de Laaretal。

，2011）没有采用个体主体方法对绩效战略进行分类。

因此，这项研究将填补这一空白。

本研究的一个主要目的是根据个体- 受试者行为RT水平的分析来区分不同年龄组是否对刺激- 选择性停止- 信号任务表现出不同的策略分布。

Bissett和Logan（2014）关注从刺激选择性停止信号任务中收集的三种行为测量，以描述这三种策略：（1）无信号RT; （2）未能停止RT; （3）忽略RT。

年轻的成年人很少使用辨别然后停止策略，在进入和停止之见选择。

因此，研究老年人是否有比年轻人更相似或不同类型的表现策略是有趣的。

除了检查与年龄相关的反应控制和基于RT模式的绩效策略分类之外，我们还检查了与年龄相关的主动控制。

Braver(2012)利用其他任务范式(如AX版本的持续绩效任务，AX- cpt3)提出了在老龄化研究中同时检查反应性和主动性控制的重要性，在这些任务范式中提出了控制框架的双重机制。

3在AX-CPT中，向参与者呈现提示 - 探针对，并指示对X探针进行目标响应，但仅在其遵循A-cue时。

Braver和他的同事们观察到，与年轻人相比，老年人对反应性控制和主动控制的依赖程度有所不同。

特别是，他们观察到老年人更喜欢对主动控制策略采取反应（Paxton，Barch，Racine，＆Braver，2008）。

然而，Braver（2012）也指出，由于主动控制和反应控制之间的互补计算权衡，一些变量和因素可能会偏向控制策略的选择。

例如，如果任务事件之前的预期持续时间很短（AX-CPT任务中的提示- 探测间隔），则可以实现任务目标的持续维护（主动控制）。

如果持续时间很长，那么持续的目标维护可能是不切实际的。

因此，老年人可能并不总是更喜欢对主动控制策略采取反应。

因此，通过停止信号任务研究年龄相关反应抑制的研究还应考虑除了反应性控制之外的主动控制，以描绘在Braver(2012)提出的双模式控制系统中是否存在年龄相关差异。

虽然之前一些使用停止信号任务的研究表明，虽然反应性抑制控制与年龄有关，但主动抑制控制并不一定与年龄有关(Kleerekooper et al.，2016;Smittenaar等，2015;Vink等，2005;Zandbelt & Vink, 2010)。

相反，Van de Laar et al.(2011)则显示了不同的结果。

他们证明了与年龄相关的主动控制的增加。

鉴于年龄相关控制的差异，研究是否存在年龄相关的无主动性和/或反应性抑制控制是很重要的。

为了实现这一目标，我们设计了三个任务块来检查主动和被动控制过程。

虽然SSRT直接指示了主动控制功效，但主动抑制控制功效是指纯选择RT（CRT）任务块中的RT与具有停止信号的任务块中的RT相比。

本研究中检查了GST和SST任务块。

在停止信号实验中，指示参与者不要等待停止信号发生。

先前的研究表明，当停止信号插入CRT区块时，参与者倾向于延迟其反应（Logan＆Burkell，1986）。

这表现为主动控制（例如预期停止）（Kleerekooper等，2016; Verbruggen＆Logan，2009b; Verbruggen，Stevens，＆Chambers，2014; Vink等，2005）。

2.方法2.1.参与者二十四名年轻成年人（11名女性和13名男性;年龄范围20至30岁;平均年龄= 23.04±2.52岁）和24名老年人（11名女性和13名男性;年龄范围61至76岁;平均年龄= 66.04±3.84岁）参加了这项研究。

最初，有31名老年人，但由于在忽略的信号试验中遗漏率很高（N25％），其中7人被排除在分析之外。

他们的平均受教育年限为年轻人15.54±1.22岁，成年人为14.08±2.25岁（见表1）。

所有参与者均使用蒙特利尔认知评估（MoCA; Nasreddine等，2005）和Beck抑郁量表（BDI-II; Beck，Steer，Ball，＆Ranieri，1996;截止评分为13）。

他们在MoCA的平均得分为年轻成人27.42±2.02和老年人26.83±2.56。

他们对BDI-II的平均得分为年轻成人3.33±2.90，老年人5.42±3.64。

2.2.设备和刺激停止信号程序由安装在PC兼容计算机上的E-Prime 1.0软件（Psychology Software Tools，Pittsburgh）生成。

刺激呈现在17英寸CRT屏幕上。

参与者坐在一个舒适的椅子上，在一个声音衰减的房间里，面对一个电脑屏幕，距离屏幕大约1米。

通过键盘记录参与者对go 刺激的反应。

go刺激由在屏幕中央呈现的白色字母“O”或“X”与深灰色背景组成。

指示参与者在呈现“O”时通过使用他们的右手指按下“/”按钮，并且当呈现“X”时使用他们的左手指按下“z”按钮。