Mesurer l’attention divisée dans le vieillissement normal: validation d’une double-tâche en réalité virtuelle BIER, B.1,2, MARTINON, L.1,2, BELLEVILLE,

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1 Mesurer l’attention divisée dans le vieillissement normal: validation d’une double-tâche en réalité virtuelle BIER, B.1,2, MARTINON, L.1,2, BELLEVILLE, S.1,2 1Research Center, Institut universitaire de gériatrie de Montréal; 2Psychology Dept. Université de Montréal INTRODUCTION PERFORMANCES À LA PROMENADE EN VOITURE VIRTUELLE CORRÉLATIONS AVEC LES TÂCHES NON-VIRTUELLES L’attention divisée est impliquée dans un grand nombre d’activités de la vie de tous les jours et est connu comme étant sensible au vieillissement normal1. Pourtant, peu de tâches cliniques sont disponibles pour mesurer l’attention divisée et les tâches expérimentales sont souvent peu écologiques. La réalité virtuelle (RV) immerge les participants dans des environnements réalistes et permet de créer des situations contrôlées dont la complexité s’apparente à celles vécues dans la vie réelle2. Elle pourrait permettre d’évaluer l’attention divisée des personnes âgées. Malgré son potentiel, très peu d’étude ont évalué la validité de cet outil pour mesurer l’attention divisée des personnes âgées. Sa faisabilité doit aussi être mesurée puisque certaines études suggèrent que les ainés pourraient être particulièrement sujets aux cybermalaises (nausée, étourdissement, etc.)3. Variables dépendantes: Le pourcentage de bonnes réponses (BR) et le temps de réaction (TR) en attention focalisée et en attention divisée à la tâche de détection d’indications routières. Coût attentionnel en RV Coût attentionnel traditionnel Score au CFQ − -.27 .52* Coût attentionnel traditionnel -.36 ** ** Le coût attentionnel en RV corrèle avec les troubles d’attention rapportés dans la vie de tous les jours (CFQ). Le coût attentionnel mesuré avec une tâche expérimentale ne corrèle ni avec le coût attentionnel en RV, ni avec la plainte d’attention. OBJECTIFS ** p <.01 Performance sur l’alpha span Focalisée Divisée BR (%) 74,70 (10,92) 57, 757 (10,20) ** Évaluer la validité et la faisabilité d’un test d’attention divisée virtuel, La promenade en voiture virtuelle, auprès d’une population âgée: Évaluer la présence d’un coût attentionel en comparant les performances en attention focalisée et divisée Corréler les performances à une tâche d’attention divisée traditionnelle et à un questionnaire d’attention Évaluer les cybermalaises avant et après l’immersion Les résultats montrent une performance plus faible en attention divisée qu’en focalisée, à la fois pour les TR et les BR. CYBERMALAISES MÉTHODOLOGIE * Le participant est passager dans une voiture qui circule sur une autoroute. Sa tâche est de guider le conducteur en détectant une indication routière (ex: la ville de Chauminont) sur des panneaux autoroutiers. La tâche est réalisée en attention focalisée et en attention divisée en combinaison avec une tâche de mémoire de travail, l’Alpha Span5. Chaque condition comprend 40 stimuli (20 cibles, 20 distracteurs) et dure 4 minutes. Les personnes âgées rapportent plus de cybermalaises après l’immersion p <.05. Présence de symptômes avant l’immersion (ex: fatigue, difficulté de concentration). 95% des participants rapportent la présence de symptômes légers (<16). Un seul participant n’a pas pu compléter la tâche. Participants Tâches non virtuelles Tâche d’attention divisée expérimentale combinant une tâche de détection visuelle et une tâche de vérification alphanumérique (ex: A + 2 = C) Cognitive Failure Questionnaire (CFQ) Mesures des erreurs d’attention dans la vie de tous les jours Questionnaire sur les cybermalaises (SSQ)4 complété avant et après l’immersion (16 questions) Sous-échelle Nausée; Sous-échelle Oculo-moteur «pas du tout» (0) à «sévèrement» (4) N 20 Age 71.85 (5.41) Sexe 19F; 1M Scolarité 15.2 (3.98) MoCa 28 (1.54) Code (WAIS-III) 13.35 (2.06) Vocabulaire (WAIS-III) 11.80 (1.74) A + 2 = C Les participants rapportent plus de cybermalaises après l’immersion en RV, mais le niveau rapporté des symptômes est léger (score brut inférieur à 16) La promenade en voiture virtuelle CONCLUSION Tel qu’attendu, les participants âgées présentent des performances plus faibles lorsqu’ils doivent combiner les deux tâches en réalité virtuelle. Le coût attentionnel mesuré à la tâche virtuelle corrèle avec le CFQ, une mesure de l’attention dans la vie quotidienne. En revanche, le coût attentionnel mesuré avec la tâche expérimentale ne corrèle ni avec la tâche virtuelle, ni avec le CFQ. La promenade en voiture virtuelle pourrait donc être un meilleur outil pour mesurer les troubles de l’attention dans le quotidien. Bien que certains auteurs aient soulevé la présence de cybermalaises chez les âgés, nos résultats ne vont pas dans le sens d’un effet important chez eux. 95% des participants n’ont présenté que de légers symptômes (score brut inférieur à 16). Les effets secondaires suite à l’immersion ne représente donc pas un obstacle pour l’utilisation de cette technologie chez une population âgée. Cette étude montre qu’il est possible d’évaluer l’attention divisée à l’aide de la réalité virtuelle chez des personnes âgées saines. [1] Verhaeghen, P., Steitz, D., Sliwinski, M., & Cerella, J. (2003). Aging and dual-task performance: a meta-analysis. Psychology and Aging, 18(3), ; [2] Saposnik, G., & Levin, M. (2011). Virtual reality in stroke rehabilitation a meta-analysis and implications for clinicians. Stroke, 42(5), [3] Liu, L., Watson, B., & Miyazaki, M. (1999) VR for the elderly: quantitative and qualitative differences in performance with a driving simulator. CyberPsychology & Behavior, 2(6), 567–576; [4] Bouchard, S., Robillard, G., Renaud, P., Bernier, F. (2011) Exploring new dimensions in the assessment of virtual reality induced side effects. Journal of Computer and Information Technology, 1(3), [5] Belleville, S., Rouleau, N., & Caza, N. (1998). Effect of normal aging on the manipulation of information in working memory. Memory & Cognition, 26, 572–583. RÉFÉRENCES Remerciements: Réseau Québécois de Recherche sur le Vieillissement (RQRV) Laboratoire de cyberpsychologie de l’UQO pour la programmation de l’environnement