研究首次系统性地揭示了计算机化认知训练（CCT）的量效关系，为个性化选择计算机化认知训练的剂量提供了循证医学证据。首都医科大学宣武医院刘立洋博士与北京大学临床研究所汪海波研究员为共同第一作者，首都医科大学宣武医院唐毅教授为通讯作者。
由于该研究所基于的大数据平台没有采集蒙特利尔认知评估（MoCA）、简易精神状态量表（MMSE）等经典认知功能评估结局指标，汪海波研究员创新性地提出利用认知训练能力指标评分作为替代终点指标进行研究。建议先期组织开展一项研究，分析认知训练能力指标评分与MoCA、MMSE等经典指标的相关性，并验证其作为替代指标的可行性和可信度，相关研究成果于2023年发表于《Journal of Alzheimer's disease》杂志，为后续本论文顺利发表提供了重要的支撑和铺垫。另外，由于真实世界研究中此类干预措施存在一定的随意性和变异性，无法按照常规方法进行剂量分组。为了解决方法学上的这一困境，汪海波研究员提出将个体在真实世界中的纵向认知训练数据以周为单位切分成多个数据分析单元（相当于计量单位），从而实现了对干预措施强度进行合理计量，并进一步分析干预与结局之间的量效关系（如下图所示）。这一创新的研究设计和统计分析策略对于真实世界研究具有较好的借鉴价值。
计算机化认知训练是一种基于神经可塑性原理改善认知功能的非药物干预技术，但干预剂量与疗效间的关系仍不明确。本研究纳入了8709名40岁及以上诊断为主观认知下降、轻度认知障碍或轻度痴呆的受试者。研究结果显示，在全人群层面，CCT的训练效果均呈现出随剂量增加而逐渐增强的趋势，直至达到各自的最佳疗效点。对于60岁以下人群，每周训练6天、每天训练25-30分钟被证实为最优剂量；而对于60岁及以上人群，则需将每日训练时长延长至50-55分钟，以匹配其更高的治疗需求。
该研究是国际上首个明确计算机化认知训练量效关系的研究，揭示了计算机化认知训练具有年龄依赖性的量效关系，为计算机化认知训练的最佳剂量选择提供了循证医学证据，也为非药物干预的量效研究提供了新的研究范式。
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原文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39147783/
