학습 후 알코올 섭취가 인간의 운동 기억 강화에 미치는 영향 2부
Dec 21, 2023
참가자는 먼저 자신의 주요 손과 비주요 손을 사용하여 100번의 친숙화(편향되지 않은) 시도를 실행했습니다(총 200번의 시도, 그림 1에는 표시되지 않음). 이는 이전 방문에서 남은 적응을 씻어내고(Hamel, de la Fontaine, et al., 2021) 조건 간 이월 효과를 방지하기 위해 모든 우세한 손 획득 시작 시 수행되었습니다(Brooks, 2012).
사람들의 생활 수준이 향상됨에 따라 신체적, 정신적 건강에 대한 관심이 점점 더 높아지고 있습니다. 그러나 일부 질병이나 비정상적인 상황은 신체의 특정 부위에 부상을 입히거나 특정 품목을 분실하는 등 사람들에게 부정적인 영향을 미치는 경우가 많습니다. 마찬가지로 기억력 저하도 사람들의 일상생활, 업무, 학업에 영향을 미치는 유산 효과이기도 합니다. 그러나 기억 상실은 나쁜 식습관, 운동 부족 등 일부 나쁜 습관과도 관련이 있습니다.
기억 상실은 불가피할 수 있지만, 이를 피하기 위해 취할 수 있는 조치가 있습니다. 첫째, 건강한 식생활에 주의를 기울이십시오. 식이 영양은 신체, 특히 뇌의 발달과 유지에 필수적입니다. 건포도, 호두, 생선 등 뇌에 유익한 일부 영양소를 정기적으로 섭취하면 뇌의 건강한 발달을 촉진하고 좋은 상태를 유지할 수 있습니다. 둘째, 규칙적으로 운동하세요. 규칙적인 운동은 신체 건강에도 좋고, 기억력 향상에도 도움이 되는 것으로 알려져 있습니다. 운동을 하면 신체에서는 도파민, 노르에피네프린 등 뇌 건강에 유익한 물질이 다량 분비됩니다. 셋째, 좋은 자세를 유지하세요. 행복한 기분에 있는 사람들은 더 쉽게 집중하고 더 많은 정보를 기억하는 반면, 불안하거나 초조하거나 우울한 사람들은 집중하기가 더 어렵습니다.
유산 요인 외에도 사람들이 기억력을 향상시키기 위해 할 수 있는 일이 많이 있습니다. 예를 들어, 더 많은 새로운 것과 지식에 노출되고, 새로운 기술과 언어를 배우면 기억력이 향상될 수 있습니다. 새로운 것을 배울 때 키워드 설정, 이미지 연상 등과 같은 기억 기술을 사용하면 배운 내용을 더 쉽게 기억할 수 있습니다. 또한, 소리내어 읽기, 받아쓰기, 반복 등을 통해 배운 내용을 통합하여 더 잘 기억하는 데 도움을 줄 수도 있습니다.
기억력 감퇴는 어느 정도 불가피하지만, 그 영향을 늦추고 기억력을 향상시키기 위해 사전 조치를 취할 수 있습니다. 삶에 대한 긍정적인 태도와 건강한 식습관, 적절한 운동과 같은 좋은 습관은 기억력 향상에 도움이 될 수 있습니다. 동시에 학습 방법과 기법에 집중하면 기억의 속도와 깊이도 빨라질 수 있습니다. 낙관적인 태도를 유지하고, 건강하고 행복한 삶을 살고, 기억력의 잠재력을 활용해 봅시다! 기억력 향상이 필요하다고 볼 수 있는데, Cistanche Deserticola는 아세틸콜린 수치와 성장인자 수치를 높이는 등 신경전달물질의 균형도 조절할 수 있기 때문에 기억력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 물질은 기억과 학습에 매우 중요합니다. 또한 고기는 혈류를 개선하고 산소 전달을 촉진하여 뇌에 충분한 영양분과 에너지를 공급하여 뇌의 활력과 지구력을 향상시킬 수 있습니다.
그 후, 참가자들은 음주 측정기를 불고 주로 사용하는 손으로 벗어나지 않은 도달 범위(기준선)를 50회 시도했습니다. 점진적으로 도입된 시각적 편차(+1 매 10-시행 주기)는 후속 250회 시도(Ramp)에 걸쳐 구현되었으며 이후 250회 시도(Hold) 동안 25에서 일정하게 유지되었습니다. 이 블록이 끝난 직후 참가자들은 음주 측정기를 불고 음료수를 섭취했습니다.
2.2.2|비주요 손 세션(MED 및 HIGH 조건에서 저알코올의 영향)
이 블록의 목적은 선언적 기억 작업에서 알 수 있듯이 학습 후 알코올 섭취가 후속 학습 능력을 방해하여 주요 손 획득 중에 형성된 기억의 통합을 역행적으로 강화하는지 확인하는 것이었습니다(Dosset al., 2018; Mednick et al., 2011 ).
음료를 완전히 마신 후 60분 동안 주로 사용하지 않는 손으로 참가자는 먼저 벗어나지 않은 도달 범위(기준선)에 대해 30번의 시도를 실행한 다음 각각 30번의 시도로 구성된 4단계의 증분 단계를 실행했습니다.
이러한 각 단계에서 시각적 편차는 5씩 증가하여 최대 20(획득)에 도달했습니다. 이 도입 속도는 갑작스러운 학습 속도를 유도하는 것과 진행 중인 시각적 편차에 대한 참가자의 인식을 방지하는 것 사이의 균형을 맞추는 것이었습니다. 그런 다음 교정적인 시각적 피드백(NoVision)이 없는 상태에서 도달 후유증에 대한 50번의 시험을 통해 즉각적인 유지를 평가했습니다.
완전한 음료 섭취와 비주도적인 손 세션 사이에 60분이 경과하도록 허용하는 근거는 두 가지였습니다. 첫째, 60분의 세션 간 간격이 메모리 안정화가 발생하기에 충분한 것으로 나타났기 때문에(Hamel, Dallaire-Jean, et al., 2021) 주로 사용되는 손 획득의 메모리 통합에 대한 역행 간섭을 최소화하고 간의 간섭을 최소화하는 것이었습니다. 뚜렷한 기억(Lerner et al., 2020).
둘째, 참가자들이 여전히 알코올의 영향을 받고 있는지 확인하는 것이었습니다. 결과에서 사후적으로 확인된 바와 같이(그림 2 참조), 60분은 알코올을 완전히 대사하는 데 시간이 충분하지 않았으며(Cederbaum, 2012; Holford, 1987), 이는 MED 및 HIGH 조건에서 알코올의 영향 하에서 비지배적 손 세션이 수행되었음을 나타냅니다.
2.2.3|지배적인 손 유지(알코올 프리)
이 블록의 목적은 24시간 후 주로 사용하는 손 획득의 기억 강화에 대한 학습 후 알코올 섭취의 역행 효과를 평가하는 것이었습니다. 참가자들은 주로 사용하는 손을 사용하여 먼저 NoVision 시험 없이 50번의 시도를 실행한 다음 교정 시각적 피드백을 사용하여 50번의 시도를 실행했습니다( 세척 시험).
이는 도달 후유증을 통해 기억 통합을 평가하기 위한 것이었습니다. 여기서는 기억 통합의 정도를 측정하는 척도로 사용되었습니다(Hamel et al., 2017, 2019; Hamel, DallaireJean, et al., 2021; Hamel, de la Fontaine, et al., 2021 ). 참가자들은 이 블록 동안 술에 취하지 않았습니다(그림 2 참조).
2.3|알코올 투여 및 음료 섭취
참가자들은 섭취할 알코올의 양과 액체의 양을 조정하는 데 사용되는 의료용 개인 저울로 체중을 측정했습니다. MED 및 HIGH 조건에서 각각 0.05% 및 0.095%의 최대 BrAC 판독값을 유도하기 위해 검증된 방정식을 사용하여 94% 알코올(ABV) 에틸 알코올을 투여했습니다(Andersson et al. , 2009). 복용량도 체중과 성별에 따라 조절되었습니다.
즉 MED와 HIGH 조건에서 남성 참가자는 각각 {{0}}.5와 1 ml/kg을 섭취한 반면, 여성 참가자는 각각 0.425와 0.85 ml/kg를 섭취했습니다. 94% ABV 알코올(그림 1e 참조) 여성은 체중을 교정한 후에도 더 높은 BrAC 수치에 도달했기 때문에 남성보다 알코올을 15% 적게 섭취했습니다(Dubowski, 1985; Frezza et al., 1990; Mumenthaler et al., 1999).
이러한 BrAC 값은 이전 연구(Bruce & Pihl, 1997; Parker et al., 1980, 1981; Weaferet al., 2016 참조)를 기반으로 선택되어 알코올에 대한 부작용을 최소화하면서 사회적 환경에 도달한 중독 수준을 대략적으로 나타냈습니다. 0.15%의 BrAC보다 느슨하게 나타납니다(Jones, 2019; Pohorecky & Brick, 1988).
참가자의 음료 흡수를 정상화하기 위해 참가자는 위를 비우기 위해 3시간 공복 상태에 도착했습니다(Goyal et al., 2019). 또한, 음료를 반으로 나누어 참가자들이 각 반을 섭취하는 데 5분(총 10분)을 가졌습니다.
조건에 따라 음료수는 특정 참가자에 대해 동일한 양을 가졌습니다(총 양, 남성: 4 ml/kg, 여성: 3.4 ml/kg). 다음 음료의 알코올 함량은 이전 연구(Parker et al., 1981)와 동일합니다. MED 조건의 경우, 94% ABV 알코올 부분을 먼저 물에 1:1 비율로 희석하여 HIGH 조건에서 투여된 알코올의 양과 동일하게 했습니다.
그런 다음 생성된 용액을 오렌지 주스 세 부분과 혼합했습니다. HIGH 조건의 경우 94% ABV 알코올 한 부분과 오렌지 주스 세 부분을 혼합했습니다. 위약 조건(PBO)과 관련하여 음료에는 오렌지 주스가 4부분 포함되어 있습니다. 모든 음료에는 설탕 11.5g/100ml를 함유한 과육이 없는 시판 오렌지 주스를 사용했습니다.
맛을 개선하기 위해 무설탕 망고 복숭아 맛 상업용 시럽을 알코올 함유 음료와 위약 음료 모두에 첨가했습니다. 참가자들은 빨리 도착했기 때문에 음료를 마시면서 토스트 조각(땅콩버터 및/또는 딸기잼을 보완적으로 선택)을 자유롭게 먹었습니다. 이는 실험 중 위 불편함을 최소화하기 위한 것이었습니다.
특정 참가자가 먹은 토스트 조각과 스프레드의 수는 모든 조건에서 동일했습니다. 참가자들은 실험실에 있는 동안 정신운동 활동을 정상화하기 위해 감정적으로 중립적인 자연 다큐멘터리(Planet Earth, British Broadcasting Corporation ®)를 시청했습니다(그림 1 참조).
호흡 알코올 농도(BrAC) 값은 BACtrack 모바일 장치(Riordanet al., 2017)(Breathalyzer.ca®)를 사용하여 음료 섭취 전과 음료 섭취 후 총 120분 동안 매 15분마다 평가되었습니다.
BACtrack 장치는 도로변 법규와 유사한 정확도 수준을 갖는 BrAC(Ozoemena et al., 2018; Sorbelloet al., 2018)를 평가하기 위한 광범위하고 신뢰할 수 있는 기술인 전기화학 연료 전지 센서를 사용합니다. 집행 장치(Riordan et al., 2017). 보고된 BACtrack 연료전지 감각 정확도는 혈중 알코올 농도가 0.05%일 때 0.005%입니다.
여기서 중요한 것은 BrAC를 평가하는 것은 PBO 조건뿐만 아니라 지배적인 손 획득 및 유지 동안 절주를 확인하는 것이었습니다. 이는 또한 MED 및 HIGH 조건에서 BrACchanges의 정도를 측정하기 위한 것이었습니다. 참가자의 BrAC 값이 0.06% 미만인 경우 음료 섭취 후 120분 후에 실험실을 떠날 수 있었습니다.
2.4|운동학적 데이터 감소
맞춤형 MATLAB 스크립트는 실험 중에 운동학적 데이터를 표시하고 획득했습니다. 커서 위치 데이터는 100Hz에서 획득되었습니다. 주요 관심 변수는 성능을 평가하는 데 사용된 최고 접선 속도(PV)에서의 손 방향이었습니다. 이 초기 운동학적 마커는 움직임 계획 프로세스를 반영하는 것으로 간주되었기 때문에 선택되었습니다(Carlton, 1992).
추가적으로 반응 시간(RT; 청각적 Go 신호와 움직임 시작 사이의 밀리초 단위의 시간적 차이로 정의됨), 이동 시간(MT; 움직임 시작과 움직임 종료 사이의 시간적 차이(밀리초 단위로 정의됨)로 정의됨) 및 종료점 정확도(그 사이의 절대 거리(센티미터 단위)) movementend의 커서 및 대상 중심)도 분석되었습니다.
RT, MT 및 움직임 종료점 데이터의 정확도를 기반으로 외부 시험이 감지되었습니다. 즉, RT가 100ms 미만이거나 3 중앙 절대 편차(MAD)(Leys et al., 2013)이거나 MT가 각 참가자 중앙값에서 3 MAD인 경우 개별 시험은 모든 분석에서 제외되었습니다. 10cm보다 큰 움직임 끝점의 정확도도 시험 거부로 이어졌습니다.
그런 다음 후속 분석을 수행하기 위해 각 음료 조건에 대해 여러 단계(주손 획득: 베이스라인, 램프 및 홀드, 비주력 세션: 베이스라인, 획득 및 NoVision, 주로 손 유지: NoVision 및 워시아웃)에 걸쳐 데이터를 개별적으로 평균화했습니다.
2.5|이상 반응
참가자 중 누구도 현재 절차에 대한 부작용을 보고하지 않았습니다.
2.6|통계 분석
본 연구에서는 혼합 선형 모델(MLM)이 사용되었습니다(Boisgontier & Cheval, 2016; Koerner & Zhang, 2017; Magezi, 2015). 모델에 포함된 무작위 계수는 가장 최근 권장 사항을 기반으로 결정되었습니다(포괄적인 검토는 Harrison et al., 2018 참조). 즉, 조작된 요인은 항상 고정 효과로 모델에 포함되었습니다.
무작위 계수와 관련하여, 최대한 복잡한 모델(데이터가 포함되는 모든 곳에서 참가자에 대한 무작위 절편 및 모든 고정 효과 및 상호 작용에 대한 무작위 기울기)이 구축되었습니다. Harrison et al.이 권장한 대로 (2018)에서는 모델별 최저 상대 AIC(Akaike Information Criterion) 값을 통해 결정된 모델의 정보 손실을 가장 잘 최소화하는 무작위 계수를 선택하여 데이터를 분석하고 결과를 보고했습니다.
모델에 포함된 무작위 계수는 모든 통계표 아래에 보고됩니다. Benjamini-Hochberg 절차는 다중 비교를 수정하는 데 사용되었습니다(Benjamini & Hochberg, 1995). 가능한 경우 효과 크기(회귀 계수 또는 Cohen의 dz)와 해당 신뢰 구간도 다음으로 보고됩니다. p 값에만 의존하지 않는 미묘한 결과 해석을 제공합니다(Amrhein et al., 2019;Lytsy, 2018). 이는 발견된 효과의 방향, 크기 및 타당성에 대한 간단한 평가를 제공하기 위한 것이었습니다. 중요한 p 값에만 초점을 맞추는 것은 과학적 결론에 대한 지지가 부족하고 낮은 복제율을 산출한다고 주장되었기 때문입니다(Lytsy, 2018).
null 효과가 있는 경우 동등성 테스트가 수행되었습니다(Lakens, 2017; Lakens et al., 2020). 간단히 말하면, 동등성 테스트를 통해 이론적으로 의미 있는 것으로 간주될 만큼 큰 효과의 존재를 통계적으로 거부할 수 있습니다(포괄적인 검토는 Lakens, 2017; Lakens et al., 2020 참조). 이는 현재 연구에서 Cohen의 dz 값이 0.8로 간주됩니다. 동등성을 테스트하기 위해 2개의 단측 t-테스트 절차가 사용되었습니다(Lakens, 2017). 보고된 모든 기술 통계는 MeanSD를 나타냅니다. 아래에 보고된 모든 통계 비교에는 남성(n=12)과 여성(n=12)을 비교하는 경우를 제외하고 24명의 참가자(n=24)가 포함됩니다.
3|결과
3.1|호흡 알코올 농도
3.1.1|BrAC의 조건에 따른 증가
BrAC 데이터에 대해 3가지 조건 * 12회(PreAcquisition, Post Acquisition, 15, 30, 45, 60, 75, 90,105 및 120분, Pre Retention, Post Retention) * 2 성별(남성, 여성) MLM을 수행했습니다. 그 결과 Conditions * Times * Genders 상호작용(p=.0066; Table 1 참조)이 나타났는데, 이는 각 조건에서 Times를 통해 Gender가 유사하게 행동하지 않았음을 시사합니다. 이 3자 상호작용은 별도의 Times * Gender를 수행하여 분해되었습니다. 각 조건에 대한 MLM. PBO 조건은 선택적으로 BrAC 값 0을 포함하므로 후속 분석에 포함될 수 없습니다. 조건 및 성별에 따른 BrAC 데이터는 각각 그림 2a 및 표 2에 나와 있습니다.
MED 조건과 관련하여 결과는 aTimes * Genders 상호 작용(F[11, 242]=4.626, p < .0001)을 나타냈는데, 이는 다음 각 시점에서 BrAC 값이 여성보다 남성에서 유의하게 더 높았음을 나타냅니다. MED 조건에서만 알코올 섭취(15~120분, 통계 세부사항은 표 2 참조). BrAC 시간 곡선이 평행한지 추가로 확인하기 위해 15-분 시점과 관련된 BrAC 값의 차이를 계산하여 대사 내 성별 차이를 추정했습니다.
결과는 BrAC 값의 차이가 남성과 여성 간에 다르지 않은 것으로 나타났으며(모두 F[1, 26.63] < 0.763, 모든 p > .6707), 이는 남성의 BrAC 값이 더 높음에도 불구하고 성별 간 알코올 대사가 평행하고 유사함을 시사합니다. 암컷보다. HIGH 조건에 대한 결과는 Times *Genders 상호작용(F[11, 242.00]=0.929, p=.5127)과 Genders(F[1)의 영향이 없음을 나타냅니다. , 22.00]=0.0226, p=.8818), 이는 HIGH에서 남성이 여성과 다르지 않음을 시사합니다. 전반적으로, 이러한 결과는 참가자가 주로 사용하는 두 손 모두에서 냉정함을 나타냅니다. 획득 및 보유.
그들은 또한 MED 및 HIGH 조건에서 참가자의 호흡에 알코올이 있음을 확인하고 비지배적 세션 동안 PBO 조건에서 절주를 확인합니다.
3.2|지배적인 손 획득
3.2.1|PV에서의 손 방향: 획득 중 PBO, MED, HIGH 간 차이 없음
우세한 손 획득 중 PV에서의 손 방향과 관련하여 결과는 조건 *단계 * 성별 상호 작용(p{0}} .9242), 조건 *단계(p=.7491) 또는 조건이 없음을 나타냅니다. * 성별(p=.9954) 또는 단계 * 성별 상호 작용(p=.2759), 조건의 영향 없음(p=.8460) 또는 성별 효과(p {{10}} .3612; 자세한 내용은 그림 2b 및 표 3 참조). 이는 PBO(기준선:0.563 0.547 ; 램프: 9.939 0.367 ; 유지:22.542 0.445 ), MED(기준선: 0) 전반에 걸쳐 유사한 적응 수준을 나타냅니다. .420 0.708 ; 램프:10.014 0.523 ; 유지: 22.402 0.764 ) 및 HIGH 조건(기준선: 0.661 0.688 ; 램프 : 9.947 0.607 ;Hold: 22.575 0.784 ) 참가자가 음료를 섭취하기 전인 지배적인 손 획득 중입니다.
RT, MT 및 EndpointAccuracy 데이터에 대한 추가 분석에서는 Dominant HandAcquisition 동안 조건 간에 의미 있는 또는 체계적인 차이가 없는 것으로 나타났습니다(통계 세부 사항은 표 S1-S3 참조).
3.3|비주요 핸드 세션
3.3.1|PV에서 손 방향: 모터 적응에 알코올의 영향 없음
NonDominant Hand Session 동안 PV에서의 손 방향과 관련하여 결과는 조건 * 단계 상호 작용에 대한 추세를 선택적으로 나타냈습니다(p= .0656; 그림 2c 및 표 4 참조). 후속 분석에서는 기준선(F[2,80.61]=1.626, p=.3045), 획득(F[2, 80.61]=.929 동안 조건의 단순한 효과가 없음이 밝혀졌습니다. ,p=.3991) 및 NoVision 단계(F[2, 80.61]=2.180,p=.3591). 이는 PBO 전반에 걸쳐 유사한 적응 수준을 나타냅니다(기준: 1.980 0.872 ; 획득:9.103 0.547 ; NoVision: 7.758 0.849 ), MED(기준: 1 .756 0.953 ; 획득: 9.232 0.539 ;NoVision: 8.113 1.264 ) 및 HIGH 조건(기준: 1.481 0.756 ; 획득 : 9.475 0.570 ;NoVision: 7.497 0.927 ) 참가자가 음료를 마신 후 60분 동안 비주도적 손세션 중.
운동 협응 장애는 알코올 중독의 징후로 잘 문서화되어 있기 때문에 상태 간의 차이가 없다는 점은 놀랍습니다(Hancharet al., 2005; Sullivan et al., 1995). 의미 있는 효과가 없음을 안정적으로 뒷받침하기 위해 조건 간 차이의 효과 크기를 추정하고 동등성 테스트를 사용하여 이론적으로 가장 작은 Cohen의 관심 dz인 0.8(큰 효과 크기)과 비교했습니다(Lakens, 2017; Lakens 등, 2020). 전반적으로, 결과는 모든 비교의 효과 크기가 각각 Cohen의 dz인 0.8과 0.8보다 훨씬 작거나 컸다는 것을 보여주었습니다(통계 세부 사항은 표 5 참조). 이는 위약과 비교하여 알코올이 적응에 의미 있는 영향을 미치지 않았음을 확인시켜 줍니다.
RT 데이터에 대한 추가 분석에서는 조건 * 단계 * 성별 상호 작용(p=.5164), 조건 * 단계(p=.8922) 또는 조건 * 성별(p=)이 없는 것으로 나타났습니다. 2499) 또는 단계 * 성별 상호 작용(p=0.4755), 조건 효과 없음(p=.1379) 또는 성별 효과(p=.7174, 표 S4 참조) ). 이러한 결과는 PBO 간에 RT가 다르지 않았음을 나타냅니다(Non-DominantHand Session: 310 14 ms; Baseline: 313 17 ms; Acquisition: 302 14 ms; NoVision: 314 22 ms) , MED(비주요 손 세션: 317 13 ms; 기준선:321 22 ms; 획득: 310 15 ms; NoVision:321 18 ms) 및 HIGH 조건(비주요 손 세션: 320 17 ms; 기준: 326 21 ms; 획득: 309 16 ms; NoVision: 326 24 ms), 이는 알코올이 반응 시간에 영향을 미치지 않았음을 시사합니다.
MT 데이터의 경우 조건(p{0}} .0127; 통계 세부정보는 표 S5 참조)의 효과가 선택적으로 나타났으며, 이는 MT가 HIGH 조건(Non- 주요 핸드 세션:326 18 ms)와 PBO 비교(비-주요 HandSession: 344 16 ms;=0.018 0.028; p {{ 11}} .0126). MED 조건(비주요 핸드 세션:333 20 ms)은 HIGH(= 0.007 0.035; p {{19} } .3424) 또는 PBO 조건(= 0.011 0.032;p= .1437)도 마찬가지입니다. 전반적으로, 이러한 결과는 고용량 알코올이 위약에 비해 운동 속도를 활성화했음을 나타냅니다.
끝점 정확도 데이터와 관련하여 결과는 조건 * 단계 상호 작용의 추세를 보여주었습니다(p=0.0591; 통계 세부 사항은 표 S6 참조). 추가 분석에서는 기준선(F[2, 50.17]= 2.833;p= .1025) 및 획득(F[2, 50.17]=8.250; 모두 동안 조건의 단순한 효과가 나타나지 않았습니다. p=.4329). 그러나 결과에서는 NoVision 동안 조건의 단순한 효과(F[2, 50.17]=8.250; p=.0024)가 드러났는데, 이는 PBO(2.612 0)에서 더 높은 정확성을 나타냅니다. .444 cm) MED(2.862 0.458 cm;=0.249 0.454;p= .0135) 및 HIGH 조건(3. 049 0.442cm;=0.437 0.535;p= .0003). 또한 HIGH 조건은 MED(= 0.188 0.489; p=.0656)에 비해 정확도가 떨어지는 경향을 보였습니다. 전반적으로, 이러한 결과는 알코올이 위약과 비교하여 운동 종료점에서 용량 의존적으로 정확도를 손상시키는 경향이 있지만 NoVision 동안에만 발생한다는 것을 시사합니다.
3.4| 지배적인 손 유지
3.4.1|PV에서 손 방향: 알코올이 유지에 미치는 영향 없음
DominantHand Retention 동안 PV에서의 손 방향과 관련하여 결과는 noConditions * Phases * Genders 상호 작용(p= .5186), no Conditions * Phases(p= .0940) 또는Conditions * Genders(p{ {4}} .9096) 또는 단계 * 성별 상호 작용(p= .8873), 조건의 영향 없음(p= .8958) 또는 성별의 영향(p= . 7660, 그림 2d 및 표 6 참조). 전체적으로 이러한 결과는 PBO(NoVision:5.169 1.214 ; Washout: 3.665 0.765 ), MED(NoVision: 5.448 0.956) 전체에서 유사한 유지 수준을 나타냅니다. ; Washout: 3.579 0.625 ) 및 HIGH 조건(NoVision: 5.679 0.947 ; Washout: 3.456 0.729 ), 이는 학습 후 알코올 섭취가 위약과 비교하여 운동 기억 강화를 변경하지 않습니다.
의미 있는 효과가 없음을 확실하게 뒷받침하기 위해 조건 간 차이의 효과 크기를 추정하고 등가 검정을 사용하여 이론적으로 가장 작은 Cohen의 관심 dz인 0.8(큰 효과 크기)과 비교했습니다(Lakens, 2{ {5}}17; Lakens et al., 2020). 전반적으로 결과에 따르면 모든 비교의 효과 크기는 각각 Cohen의 dz인 0.8과 0.8보다 상당히 작거나 컸습니다(참조: 통계 세부정보는 표 7을 참조하세요. 이는 위약과 비교하여 알코올이 공고화에 의미 있는 영향을 미치지 않았음을 확인시켜 줍니다.
RT, MT 및 종점 정확도 데이터에 대한 추가 분석에서는 지배적 손 보유 중 조건 간에 의미 있는 또는 체계적 차이가 없음을 보여주었습니다(통계 세부 사항은 표 S4-S6 참조).
For more information:1950477648nn@gmail.com
