Fagfellevurdert

Arbeidsminnetrening – Overføringseffekt til matematikk- og leseferdigheter for barn med ADHD?

Vil trening av arbeidsminnet kunne brukes for å styrke matematikk- og leseferdigheter hos barn med ADHD?

Bakgrunn

Matematikk- og språkrelaterte vansker kan synes undervurdert i psykisk helsevern for barn og unge når en tar i betraktning den store samvariasjonen mellom diagnosen F 90.0 Hyperkinetisk forstyrrelse (ICD-10, 1999), såkalt ADHD, matematikk og lesevansker (Lundberg & Sterner, 2006). Det er vist at 20–40 prosent av de som har enten ADHD eller lesevansker også oppfyller kriterier for den andre diagnosen (Willicutt, Betjemann, McGrath, Chhabildas, Olson, DeFries, Pennington, 2010). Data fra det pasientadministrative system (2010) ved førsteforfatterens klinikk viste at under én prosent av barn med ADHD også hadde diagnosen F81.2 Spesifikk forstyrrelse i regneferdighet, mens seks prosent hadde diagnosen F81.0 Spesifikk leseforstyrrelse. Forekomsten var dermed lavere blant barn med ADHD i klinikken enn hva man antar er typisk for populasjonen utenfor klinikken. Dette gjenspeiler neppe reelle forhold, men er trolig et uttrykk for manglende opptatthet av problematikken i psykisk helsevern for barn og unge. I tillegg til presis diagnostikk og differensialdiagnostikk er det behov for vitenskapsbaserte behandlingsmetoder for barn med ADHD der årsaken til symptomene behandles og effekten måles.

I retningslinjer fra Veilederen i diagnostikk og behandling for ADHD (2007, punkt 5.4) omtales arbeidsminnetrening slik: «Trening av hukommelsesfunksjonen (arbeidsminne) utprøvd i kontrollerte studier har vist lovende resultater for barn med ADHD. Ytterligere forskning er imidlertid nødvendig for å studere langtidseffektene, overføringsverdiene til dagliglivets situasjoner og effekten av kombinasjonen med legemidler». Arbeidsminne (AM) har tradisjonelt blitt sett på som statisk og uforanderlig. Det teoretiske rasjonale i dag er at hjernen er plastisk og mottagelig for trening.

Diagnosekriteriene for ADHD er symptombasert og befordrer sviktende oppmerksomhet, hyperaktivitet og impulsivitet. Studier har vist en sammenheng mellom forstyrrelser i AM og ADHD (Rodenrys, 2006). I Barkleys (1997) modell for den kognitive funksjonen ved ADHD vektlegges inhibisjon og svekkede reguleringsfunksjoner som kjernevansker, der AM inngår som en underliggende subfunksjon. Svikt i kognitive kontrollprosesser som styrer både atferd og kognitiv fungering kan medføre reduserte skoleprestasjoner, større risiko for sosiale vansker, psykiatrisk lidelse og tidlig rusdebut (Barkley, 1997).

Det eksisterer flere modeller av AM og det foreligger ikke i dag en universell definisjon. Den modellen som har hatt størst innflytelse for forståelsen av kognitiv bearbeiding av informasjon, er den multimodale modellen opprinnelig utviklet av Baddeley og Hitch (1974), og senere revidert av Baddeley (2000). AM defineres som: «Working memory is assumed to be a temporary storage system under intentional control that underpin our capacity for complex thought» (Baddeley, 2007, s. 1). I henhold til denne vide definisjonen av AM vil en utvidelse av den begrensede kapasiteten medføre bedring i å utføre komplekse kognitive oppgaver, generalisere erfaringer og bedre evner. Modellen postulerer eksistensen av en sentral styringsenhet som kontrollerer og regulerer kognitive prosesser. Den er spesialisert for midlertidig bearbeiding av verbal og visuell informasjon og regulering av oppmerksomhetskontroll. Den støtter to underordnede modalitetsspesifikke «slavesystemer», den visuospatiale skisseblokk og den fonologiske løkke.

Den visuospatiale skisseblokken er spesialisert for prosessering og midlertidig lagring av visuelt og spatialt materiale. Den fonologiske løkken består av et fonologisk korttidslager og en subvokal øvingsprosess som gjenoppfrisker representasjoner i dette lageret. Den episodiske buffer integrerer informasjon fra de komponentene i AM med informasjon fra langtidsminne (LM).

AM-kapasitet er i dag anerkjent som en viktig forutsetning for tenkning og læring, og er foreslått som en sentral faktor for å bestemme intellektuelle ferdigheter (Kyllonen & Christal, 1990). AM-kapasitet predikerer skolefaglig utvikling i matematikk og lesing (Gathercole, Brown & Pickering, 2003; Gathercole, Alloway, Willis & Adams, 2006). Barn med redusert AM-kapasitet presterer dårligere på nasjonale prøver (Gathercole & Pickering, 2000). En studie viser for eksempel at AM-kapasitet har større betydning for læring enn skolefaglig eksakt kunnskap (St. Clair-Thomsen & Gathercole, 2006).

En metastudie av AM-funksjonen ved ADHD viste at vanskene er mer uttalt i den sentrale styringsenheten enn i «slavesystemene», og større i den visuospatiale enn i den auditive modaliteten (Martinussen, Hayden, Hogg-Johnson & Tannock, 2005). Evne til inhibering og oppdatering av informasjon, altså den sentrale styringsenheten, ser ut til å predikere matematisk utregning og problemløsning (Passolunghi, 2006). Redusert evne til inhibering av verbal irrelevant informasjon er spesifikk for ADHD (Passolunghi, Marzocchi, & Fiorillo, 2005; Marzocchi, Lucangeli, De Meo, Fini & Cornoldi, 2002). Utover effekten av redusert fonologisk kapasitet ved lesevansker, sees svekkelser som kan knyttes til den sentrale styringsenheten (monitorering av informasjon). Epidemiologiske studier viser at potensielle problemer med oppmerksomhet er overlappende for lesevansker og ADHD (Swanson, 2006). Hjerneaktiveringsstudier viser at i tillegg til aktivering som er spesifikk for henholdsvis matematikk og lesing, aktiveres nettverk som er relatert til AM både under lesing og matematisk problemløsning. Dette kan være en årsak til at barn med redusert AM har vansker med lesing, matematikk og konsentrasjon (Klingberg, 2012).

Forskningslitteraturen viser til en viss grad sammenfall med Barkleys (1997) modell og andre AM-teorier der det antas at AM-kapasitet reflekterer en modalitetsoverskridende begrenset oppmerksomhetsressurs (Rodenrys, 2006). Oppmerksomhetskontroll refererer til kapasitet til å rette oppmerksomhet direkte mot målrelevant informasjon og inhibere distraksjon (Engle, 2002; Hasher, Lustig & Zacks 2007). Teoriene kan potensielt forklare variasjon i AM ved vanlige utviklingsforstyrrelser som ADHD og svekkelser i matematikk og lesing.
Når det gjelder klassifisering av treningseffekter, benyttes ofte begrepene næreffekt og overføringseffekter. Næreffekt refererer til mål som ligner oppgavene man har trent på, mens overføringseffekter refererer til mål som er forskjellige fra treningsoppgavene, men som antas å være avhengig av samme funksjon (Barnett & Ceci, 2002). Dersom den domenegenerelle kapasiteten i AM øker ved trening, vil hypotesen teoretisk sett medføre overføringseffekter til mange utrenede kognitive oppgaver i dagliglivet relatert til AM både ved ADHD, matematikk og lesing (Shipstead, Redick & Engle, 2010).

To studier viser til næreffekt på AM-mål og overføringseffekter for ADHD ved trening med det kommersielle PC-baserte treningsprogrammet for AM fra Cogmed (Klingberg, Forssberg & Westerberg, 2002; Klingberg, Fernell, Olesen, Johnson, Gustafsson, Dahlström, Forssberg & Westerberg, 2005). Det vises til signifikante treningseffekter sammenlignet med annen tilsvarende kognitiv trening (Thorell, Lindqvist, Bergmann Nutley, Bohlin & Klingberg, 2009). fMRI-studier viser aktivitet i områder av hjernen som er assosiert til AM ved trening (Olesen, Westerberg & Klingberg, 2004).

Pearson Assessment, som nå eier programmet, markedsfører metoden som en effektiv behandling av flere forstyrrelser som ADHD og lærevansker. Det postuleres bedret evne til konsentrasjon, impulskontroll, utholdenhet ved arbeid med mentalt krevende oppgaver samt bedret lærings- og problemløsningsevne (Cogmed, 2009). I Journal of Applied Research in Memory and Cognition (JoRMC) har det siden juni 2012 pågått en faglig internasjonal diskusjon om påstandene fremsatt av Cogmed. Ved en systematisk litteraturgjennomgang av effektstudier hvor Cogmed-trening har vært brukt, konkluderer Shipstead, Hicks og Engle (s.1., 2012) med at: «The claims made by Cogmed are largely unsubstantiated, and recommend that future research place greater emphasis on developing theoretically motivated accounts of working memory training». Forfatterne finner få holdepunkter for at treningsmetoden er effektiv for behandling av ADHD, og hevder at det generelt mangler evidens for at AM-trening medfører næreffekt og overføringseffekter.
«Target»-artikkelen følges opp med flere kommentarartikler, hvor blant flere Klingberg (2012), Hulme og Melby-Lervåg (2012) bidrar. Hulme og Melby-Lervåg konkluderer med full støtte til Shipstead og kollegaer sin konklusjon.

Påstanden fra Cogmed om overføringseffekter til skolefaglige ferdigheter er kritisk for nytteverdien av AM-treningen, og det foreligger få publiserte studier (Saunes, Aarlien & Egeland, under vurdering for publikasjon). Hensikten med studien er derfor å undersøke hypotesen om at AM-trening medfører overføringseffekter til ferdigheter i matematikk og lesing for deltagere med ADHD målt åtte måneder etter avsluttet trening.

Metode

Deltagere 72 barn med diagnosen F 90.0 Hyperkinetisk forstyrrelse (ICD-10, 1999) deltok i studien. Forutsetningen for inklusjon var alder mellom 9–12 år samt IQ over 70 på evnetesten Wechlers Intelligence Scale for Children, versjon 3 (WISC-III, WISC-IV, Wechsler, 2003; Wechsler, 2004). Eksklusjonskriterier var: Autismespekterforstyrrelse, Tourettes syndrom, bipolar lidelse, psykose og diagnostiserte atferdsvansker.

Tabell 1: Demografisk og klinisk kjennetegn: Gjennomsnitt (standardavvik) ved T1 

  Trening
(n=36)
Kontroll
(n=36)
p
Kjønn (Gutter/Jenter) 26/10 26/10 i.s
Medikasjon (ja/nei) 26/10 25/11 i.s
Alder 10.4 (0.7) 10.4 (0.8) i.s
Full skala IQ* 92 (13) 96 (13) i.s

 * Wechlers Intelligence Scale for Children, versjon 3 og 4 (WISC-III, WISC-IV, Wechsler, 2003; Wechsler, 2004). is= ikke significant *P<.05 **p<.01


Tabell 1 viser demografisk og klinisk kjennetegn ved utvalget. Utvalget i barne- og ungdomspsykiatrisk poliklinikk (BUP) i Vestfold fylke utgjorde hele populasjonen av barn i spesialisthelsetjenesten med diagnosen ADHD i den aktuelle aldersgruppen som oppfylte inklusjons- og eksklusjonskriterier på det tidspunktet undersøkelsen ble foretatt (n=59), der 57 deltagere fullførte. Fra Telemark fylke ble det rekruttert fra tre klinikker (n=18), der 15 fullførte, til sammen 72 deltagere. Utvalgsstørrelsen antas å være stor nok for signifikante resultater. Syv av ti deltagere var gutter, hvilket korresponderer rimelig godt med 3:1-estimatene for prevalens i ADHD som er i internasjonale epidemiologiske studier (Gershon, 2002).

Deltagerne som brukte medikasjon ble inkludert, men denne skulle være prøvd ut og stabilisert før inklusjon, og være stabil i perioden studien varte. Femtien deltagere var medisinert ved inklusjon. Fem brukte atomoxetin, de resterende brukte metylfenidat (MPH), mens én deltager brukte risperidon. 21 deltagere brukte ikke medikasjon ved inklusjon. Dette hadde sin årsak i holdning mot medisiner blant foreldre, manglende terapeutisk effekt eller bieffekter. Fem deltagere forandret medikamentell status gjennom den ett år lange perioden studien varte. I treningsgruppen (TG) avsluttet en deltager MPH-behandling før posttest 1 (T2), en før posttest 2 (T3), mens en deltager forandret medikasjon fra MPH til atomoxetin etter pretest (T1). I kontrollgruppen (KG) avsluttet én, og én reduserte MPH før T3. Ingen startet medikamentell behandling etter T1. Det vil si at det antagelig er liten risiko for at endring av medikamentelle effekter ville ha bidratt til mulige treningseffekter.
Total IQ for utvalget befant seg like under gjennomsnittet, noe som er vanlig i kliniske ADHD-utvalg (Egeland, Sundberg, Andreassen & Stensli, 2006).

Når det gjelder rapportering på spørreskjema ved inklusjon til studien, viste foreldrevurderingen på ADHD Rating Scale (Barkley, 1998) at ADHD-symptomer for utvalget ble skåret i klinisk område, mens lærerne vurderte utvalgets ADHD-symptomer samlet sett mindre enn ett standardavvik over gjennomsnitt. På Behavior Rating Inventory of Executive Function (BRIEF: Gioia, Isquith, Guy, & Kenworthy, 2000) viste både foreldrene og skolerapportering at utvalgets samlede skåre befant seg på grensen til klinisk område. I Strengths & Difficulties Questionnaire (SDQ: Goodman, 1997) vurderte lærerne utvalgets psykiske vansker og ressurser samlet sett innenfor normalområdet på skolen, mens foreldrene vurderte barna innenfor det kliniske området. Det er viktig å ta i betraktning at dette er et ADHD-utvalg som er i spesialisert behandling. Dette innebærer medikamentell behandling eller andre tiltak som oppfølging/veiledning til foreldre og lærere, eller spesialundervisning som 60 prosent av utvalget mottok. Rapportering fra utvalgets hovedarenaer hjem og skole viste at vanskene var mer tydeliggjort hjemme enn på skolen.

Prosedyre Barn som var aktuelle for deltagelse, ble rekruttert gjennom muntlig henvendelse og skriftlig informasjon til foreldre fra den enkeltes behandler i poliklinikkene. Alle deltagerne som oppfylte inklusjons- og eksklusjonskriteriene, samtykket til deltagelse og ble inkludert. Både deltagere og foreldre samtykket skriftlig. Deltagerne ble undersøkt med validerte nevropsykologiske og pedagogiske tester i lesing og matematikk. Via normerte spørreskjema ble det innhentet informasjon fra deltagerens to hovedarenaer hjem og skole. Det ble innledningsvis avholdt oppstartsmøte for deltageren der foresatte deltok. AM-treningen foregikk som en del av deltagernes ordinære undervisning på skolen, og var basert på skolenes egne ressurser. Det ble laget skriftlige forespørsler og kontrakter med skolene der samtlige samtykket til deltagelse. De aktuelle skolene fikk tilbud om «coach»kurs i regi av Cogmed. Studien er godkjent av Regional etisk komité for region Helse Sør-Øst (REK).

Design

Det er et eksperimentelt design med randomiserte grupper. Gruppene ble stratifisert på kjønn, med og uten medikasjon. Deretter ble hver av de fire undergruppene randomisert til TG og KG. Deltagerne ble undersøkt før trening, en uke etter, og åtte måneder etter avsluttet trening. Begge gruppene mottok såkalt «treatment as usual» (medikasjon, tiltak i hjem og skole). KG trente etter at T3 var gjennomført. I Norge baseres behandlingen etter retningslinjer fra Veilederen i diagnostikk og behandling for ADHD (Sosial- og Helsedirektoratet, 2007).

Mål i matematikk og lesing

Matematikk Key Math (Connolly, 1998) er en amerikansk standardisert og normert test beregnet på diagnostikk av spesifikke matematikkvansker. Testen måler aspekter ved matematiske ferdigheter der delprøven Hoderegning er en av fem delprøver under området regneoperasjoner, mens Problemløsning er en av fem delprøver under området anvendelse. Hver delprøve har 18 spørsmål som leses opp.
Hoderegning har med unntak av tre spørsmål en tidsgrense på 15 sekunder for å avgi svar. Seks spørsmål presenteres kun verbalt, mens tolv spørsmål presenteres verbalt med ledsagende visuell tallinformasjon. Problemløsning er ikke tidsavgrenset og presenteres visuelt med bilde, tekst og tallinformasjon.

Lesing

LOGOS (Høien, 2005) er en PC-basert prosessanalytisk diagnostisk test for dysleksi og andre leserelaterte vansker. Den er standardisert og normert for norske forhold. Både versjon for 3.–5. klasse og 6.–10. klasse ble benyttet. Siden utvalget spenner over barn fra 4.–6. klasse ble deltagerne splittet på de to versjonene. Den versjonen deltagerne initialt ble testet med, ble også brukt til retesting av samme deltager.
Testen er konstruert på grunnlag av nyere leseforskning der avkoding og leseforståelse er to sentrale ferdigheter som leseprosessen er bygget på. Avkoding kan følge to avkodingsveier, den non-leksikale veien (fonologisk strategi) og den leksikale veien (ortografisk strategi). For avkodingen ble deltestene Ordidentifikasjon, Fonologisk lesing og Ortografisk lesing benyttet. For leseforståelsen ble deltestene Leseflyt, Lese- og Lytteforståelse benyttet.

Intervensjonen (PC-basert AM-trening)

Treningsprogrammet RoboMemo er basert på intensiv kognitiv trening og atferdsteoretiske prinsipper om forsterkning (Cogmed, 2009). Treningen varer ca. 30–45 minutter med åtte øvelser bestående av 120 deloppgaver daglig over 25 dager i fem-syv uker. Treningsprogrammet inkluderer tre bokstavspenn-oppgaver (forover), tre tallspenn-oppgaver (én forover og to bakover), og sju visuospatiale oppgaver (alle forover). Ni av oppgavene presenteres visuelt, og fire er auditivt støttet. Oppgavesettet skiftes ut hver femte dag. Treningsprogrammet er adaptivt ved at den til enhver tid utfordrer eksisterende AM-kapasitet til maksimal ytelse der vanskegraden justeres automatisk.

Forsterkningselementer inkluderer materielle forsterkere, verbale tilbakemeldinger og daglig oppmerksomhet. Visuelle tilbakemeldinger gis ved økende tallnivåer og grafiske fremstillinger av effekt. Dataspillet RoboRacing som akkumulerer et stadig økende «energinivå» som opparbeides gjennom den beste skåren, benyttes som belønning etter endt daglig trening. Det ble gitt belønning hver femte treningsdag i regi av skolen.
Treningsboken som er deltagerens arbeidsbok for mål og resultatoppnåelse gjennom treningsperioden, ble gjennomgått på oppstartsmøte i samarbeid med foreldrene. Den fremstiller eksempler på AM-fungering i dagliglivet, mulige treningseffekter som for eksempel i matematikk og lesing og belønningssystemer. Det ble inngått en skriftlig treningsavtale. Det ble stilt like forventninger til både TG og KG. For de av deltagerne som ble rammet av influensapandemien høsten 2009, ble det lagt til fem dagers ekstra trening i tråd med metodens prinsipper. Noen av deltagerne brukte derfor lengre tid enn stipulert i metoden.

Statistiske analyser

Tabell 1 presenterer demografiske og kliniske kjennetegn ved T1.
Tabell 2 viser resultatene som ble analysert med variansanalyse for repeterte målinger (separat for sammenligning mellom T1-T2 og T1-T3, innad i gruppen og mellom gruppene). I slike analyser gis tre mål. Den såkalte hovedeffekten i analysen vil vise om hele utvalget har endret seg mellom de to målepunktene. Vi vil da ikke vite hvilken gruppe som har bedret seg, eller om alle har gjort det. Gruppeforskjellen vil referere til om den ene gruppen er bedre enn den andre, men vil ikke skille mellom målepunktene. Interaksjonseffekten vil gi et mål på om den ene gruppen endrer seg mer enn den andre mellom målepunktene og er det relevante mål i denne sammenheng.

På målene i matematikk ble de statistiske beregninger foretatt på råskåren. I lesing ble de statistiske beregninger på forståelsesmålene gjennomført på følgende mål: Leseflyt prosent korrekt leste ord i løpende tekst (Leseflyt % korrekt ord), Leseflyt på tid benyttet fra deltageren starter lesing av løpende tekst til avslutning (Leseflyt tid min), Lese og Lytteforståelse på prosent korrekt avgitte svar på spørsmål etter å ha lest løpende tekst og lyttet til opplest tekst (Leseforståelse og Lytteforståelse % korrekt svar). På ordavkodingsvariablene ble prosent korrekt leste enkeltord (Ordidentifikasjon, Fonologisk lesing og Ortografisk lesing
% korrekt ord) og tidsbruk i sekunder målt fra stimulusen presenteres til svaret ble avgitt benyttet (Ordidentifikasjon, Fonologisk lesing og Ortografisk lesing R2 sek).

For vesentlig skjeve variabler som ikke tilfredsstilte krav til parametriske analyser (skjevhet > 1.5), ble Mann-
Whitneys U-test benyttet. Dette gjelder målene: Leseflyt (% korrekt svar), Leseflyt (tid min), Ordidentifikasjon og Fonologisk lesing (% korrekt ord og R2 sek) og Ortografisk lesing (R2 sek). Det ble beregnet en forskjells-skåre for hver deltager som inngikk i Mann-Whitney-analysene. I stedet for å se på størrelsen av bedringen, rangeres bedringen, og man ser på om TG har flere med høyere rangert bedring enn KG. På denne måten unngår man at enkeltresultater med stor bedring, eksempelvis fra et dårlig utgangspunkt, gir et falsk bilde av at hele gruppen har bedret seg.

Effektstørrelsen for målene ble rapportert ved Cohens d, som representerer effektstørrelsen uttrykt i standardavviksenheter. En effektstørrelse på 1 betyr at TG har ett standardavvik mer i fremgang enn KG. Negativ skåre betyr at KG har hatt størst fremgang. Cohen (1998) har foreslått følgende tolkninger av effektstørrelser, liten; d= 0,2, middels: d= 0,5 og stor: d = 0,8 i absoluttverdi. Effektstørrelser ble beregnet slik Beck, Hanson, Puffenberger, Benninger og Benninger (2010) gjorde i sin studie. Endring (bedring) mellom to målepunkt for hver av gruppene beregnes først. Differansen i bedring divideres på utvalgets samlede standardavvik. Effektstørrelse ble beregnet for de parametriske mål som gir standardavvik.

LOGOS-mål som ikke ble fullført, ble ikke gitt skåre for å unngå såkalt TYPE II-feil. Data analysene ble behandlet med den statistiske programvaren SPSS (SPSS Inc, Chicago, IL, USA) versjon 17.0.

Resultater

Tabell 2 presenterer resultatene av variansanalyse for repeterte målinger og Mann-Whitneys U-test som viser interaksjonen mellom TG vs. KG ved T1-T2 og T1-T3. Det er interaksjonen mellom gruppene som måler en eventuell større endring i den ene av gruppene og som kan forventes å reflektere en treningseffekt dersom TG øker signifikant mer enn KG. De relevante statistiske mål (Frihetsgrader, F og Uverdier, p og d-verdier) kan leses i Tabell 2.

Tabell 2: Matematikk og leseferdigheter: Gjennomsnitt, (standardavvik) og gruppesammenligning 

  Pretest (T1) Posttest I (T2) Posttest II(T3) Pre-Post I sammenligning (T1-T2)^a Pre-Post II sammenligning (T1-T3)^a                  
  Trening Kontroll Trening Kontroll Trening Kontroll DF F P d^b DF F P d^b
KEY MATH Hoderegning  4,4 (2,7)  5,1 (2,6) 5,9 (3,5) 4,9 (2,8)  6,1 (3,2)  6,1 (4,0)  1,70  9,78  0,003**  0,67  1,70  1,2  0,271  0,29 
Problemløsning 4,8 (2,7)  6,2 (2,5)  6,3 (2,9)  5,6 (2,8)  7,4 (3,1)  6,6 (2,9)  1,70  16,15  <0,001**  0,81  1,70  14,80  <0,001**  0,87 
LOGOS Leseflyt (% korrekt ord)  92 (6,8)  93 (7,6)  96 (4,4)  95 (5,2)  98 (2,5)  95 (5,2)   285†   <0,001**      388†  0,009**  
 Leseflyt (tid min)  5,9 (5,1) 5,1 (4,4)  4,5 (2,3)  5,7 (9,5)  3,8 (1,5)  3,8 (1,7)    450†   0,039*     423†   0,026*  
 Leseforståelse (% korrekt svar)  64 (28) 69 (27)  80 (23)  76 (23)  83 (19,7)  74 (24,9)  1,69  7,54  0,007**  0,34  1,68  11,75  <0,001**  0,51 
Lytteforståelse (%korrekt svar)   62 (22,8) 70 (19,6)  78 (20,8)  72 (16,5)  80 (18,6)  66 (17,1)  1,69  18,59  <0,001**  0,59  1,67  41,28  <0,001**  1,00 
Ordidentifikasjon (% korrekt ord)   89 (12,7)  91 (9,7)  94 (7,8) 93 (8,5)  96 (4,6)  94 (7,1)    480†   0,057     432 †   0,021*  
Ordidentifikasjon(R2 sek)   1,4 (,5) 1,3 (,7)  1,2 (,4)  1,2 (,6)  1,2 (,4)   1,2 (,4)    471†  0,047*      445†  0,034*  
Fonologisk lesing (% korrekt ord)   79 (19,5) 81 (15,4)  86 (18,3)  82 (15,7)   88 (11,4)  85 (14,4)    410†  0,007*      466† 0,059   
Fonologisk lesing(R2 sek)   1,7 (,5) 1,7 (,7)  1,6 (,8)  1,6 (,6)  1,6 (,5)  1,6 (,5)    541†  0,228      472†  0,070   
Ortografisk lesing(% korrekt ord)   74 (24,2) 81 (22,0)  85 (20,2)  84 (18,1)  87 (15,3)  87 (1,53) 1,69  11,17  <0,001**  0,33   1,68  3,98  0,050*, 0,28 
Ortografisk lesing(R2 sek)   1,1 (,3) 1,1 (,5)  1,1 (,2)  1,1 (,5)  1,1 (,2)  1,0 (,3)     612†  0,840      538†  0,384  

 

Resultatene på Key Math viste at bedring i Hoderegning var signifikant bedre i TG sammenlignet med KG umiddelbart etter avsluttet trening. Effekten gikk tilbake og var ikke signifikant åtte måneder etter trening. Problemløsning derimot var signifikant i TG målt både ved T2 og ved T3.

Forståelsesmålene på LOGOS i lesing viste at Leseflyt (% korrekt ord), Leseflyt (tid min), Leseforståelse (% korrekt svar) og Lytteforståelse (% korrekt svar) var signifikant bedret i TG både ved T2 og T3. På ordavkodingsmålene i lesing (% korrekt ord) viste Ordidentifikasjon ingen signifikant effekt ved T2, men effekten økte og var signifikant i TG ved T3. Fonologisk lesing viste en signifikant effekt i TG ved T2, men denne effekten gikk tilbake og forsvant ved T3. Ortografisk lesing viste en signifikant effekt i TG både ved T2 og T3. Når det gjelder ordavkodingsmålene (R2 sek), viste Ordidentifikasjon en signifikant effekt i TG både ved T2 og ved T3. Fonologisk lesing og Ortografisk lesing derimot, viste ingen signifikant effekt i TG verken ved T2 eller ved T3.

På Cohens d-målene i matematikk viste Hoderegning en middels treningseffekt ved T2, men denne effekten gikk tilbake ved langtidsoppfølgingen og medførte en liten effekt. På Problemløsning fremkom en stor treningseffekt ved T2 som økte noe ved T3. På forståelsesmålene i lesing viste langtidsoppfølgingen på Leseforståelse (% korrekt svar) en liten effekt ved T2 som økte til middels effekt åtte måneder etter intervensjonen. Lytteforståelse (% korrekt svar) viste en middels effekt ved T2 som økte ved T3 og viste en stor effekt. Ordavkodingsmålet Ortografisk lesing (% korrekt ord) viste en liten effektstørrelse ved begge målepunkt.
Skårene ved inklusjon viste at 31 prosent av deltagerne i TG, 28 prosent i KG skårer under 15 prosentil (betydelige vansker) for prosent korrekt ord, eller R2 sek på ordavkodingsmålene. Disse deltagerne skårer under grenseverdien for dysleksi (Logometrica, 2012).

Diskusjon

Hensikten med studien var å undersøke om AM-trening ville medføre overføringseffekter til ferdigheter i matematikk og lesing for deltagere med ADHD umiddelbart etter trening og om effekten ble opprettholdt åtte måneder etter trening.

Målene i matematikk på Hoderegning og Problemløsning var begge signifikant bedret umiddelbart etter trening, mens kun Problemløsning ble opprettholdt etter åtte måneder. Når det gjaldt lesemålene, fant vi at syv av ti mål viste treningseffekt umiddelbart etter trening og etter åtte måneder. Effektstørrelsene varierte fra små til store. Hovedfunnet var at leseforståelsesmålene bedres mest, mens ordavkodingen var mindre påvirket.

På ordavkodingsmålene var korrekt leste ord på Ordidentifikasjon ikke signifikant bedret umiddelbart etter trening, men ble bedret ved langtidsoppfølgingen både mht. korrekt leste ord og tidsbruk. Fonologisk lesing på korrekt leste ord var signifikant bedret umiddelbart etter trening, men effekten forsvant etter åtte måneder. Ortografisk lesing var signifikant bedret ved begge målepunkt. Tidsbruk på Fonologisk og Ortografisk lesing ble ikke bedret.

I henhold til resultatene ved inklusjon, viste over én av tre deltagere så vidt svake skårer ved inklusjon at de ville ha tilfredsstilt kriterier for dysleksi på ordavkodingsmålene (Logometrica, 2012). Gruppestudier kan derfor forlede da bedring i matematikk og leseferdigheter i TG kan skyldes at noen få deltagere bedrer seg mye, eller deltagere med gode ferdigheter blir enda bedre. Denne studien omhandler gruppeforskjeller, og det er heterogenitet innad i gruppen. Resultatene vil utdypes og diskuteres fortløpende i kommende avsnitt.
Når det gjelder målene i matematikk, er det uklart i hvilken grad testdesign kan ha spilt en rolle for resultatene. Hoderegning var i motsetning til Problemløsning avgrenset til 15 sekunder for å avgi svar. Tidsavgrensningen kan ha medført at Hoderegning ikke ble bedret, i motsetning til Problemløsning som ble signifikant bedret og medførte en stor effekt.

Avkoding og forståelse er to sentrale ferdigheter som leseprosessen er bygget på (Høien & Lundberg, 2012). Avkodingen refererer til den tekniske siden av lesing. Mål på Fonologisk lesing, som er ansett som en forutsetning for gode leseferdigheter (for oversikt, se National Reading Panel, 2000) var upåvirket av treningen både på korrekt leste ord og tidsbruk. Ortografisk lesing som representerer et høyere nivå av automatisert lesing og er en raskere lesestrategi, bedres på korrekt leste ord, mens tidsbruken var upåvirket. Evne til gjenkjenning av minnebildet av ordet i LM som en helhet styrkes noe etter trening og letter vanligvis ordidentifikasjonen som ble bedret (Mc Guinness, 2004). En bedring på Ordidentifikasjon viser at deltagerne samlet sett bedrer evne til å identifisere og lese hele ord både mer korrekt og på mindre tid. Det er verdt å merke seg at treningseffekten på Ordidentifikasjon ikke bare holder seg fram til åtte måneder etter trening, men faktisk bedres ytterligere på både korrekt leste ord og tidsbruk. Der deltagerne leste enkeltord fort og feil før treningen, leste deltagerne mer korrekt uten å forsere tempoet ved langtidsoppfølgingen.

Automatisering av ordavkodingen frigjør kognitive ressurser som kan settes inn i utnyttelse av de semantiske og syntaktiske strukturer som gir teksten mening (Cain & Oakhill, 1999). Når det gjelder forståelsesmålene, viste nettopp Leseflyt, som vanligvis er avhengig av automatisert ordavkoding, bedret kvalitet på leste ord på mindre tid (Kuhn & Stahl, 2004). Bedret flyt er et uttrykk for bedre bearbeiding og er en forutsetning for bedring av leseforståelsen (Lundberg & Sterner, 2006; Milton, 2008). Lese- og Lytteforståelse, som ble bedret etter trening, kan ikke automatiseres og stiller store krav til oppmerksomhet og kognitive ressurser (Høien, 2005; Høien & Lundberg, 2012). Forskning har vist at lytteforståelse stiller større krav til oppmerksomhet enn leseforståelse for barn med ADHD (Jackson & Colthart, 2001). Dersom hypotesen om bedret oppmerksomhetskapasitet ved trening av AM legges til grunn, kan det forklare at trening medførte en stor effektstørrelse på Lytteforståelse, mens Leseforståelse medførte en moderat effekt.

Oppsummert viser analysene etter åtte måneder at målene som la sterkest trykk på oppmerksomhetsressurser som matematisk problemløsning og forståelsesmålene i lesing, medførte de sterkeste effektstørrelser, fra moderat til stor effekt, mens ordavkodingsmålene var mindre påvirket. Deltagerne bedres på Leseflyt, som innebærer bedret kvalitet på prosodi og tempo ved lesing av sammenhengende tekst. Evne til forståelse, refleksjon og gjengivelse av slutninger av innhold i hva deltagerne både leste og lyttet til, bedres. På ordavkodingen bedres evnen til å identifisere ordene mer korrekt på Ortografisk lesing og Ordidentifikasjon. Kun Ordidentifikasjon bedret tidsbruk. Fonologisk lesing viste ingen bedring.

På et overordnet nivå og uten at vi skiller mellom delprosessene i matematikk og lesing, viser litteraturen at kapasiteten i den sentrale styringsenheten predikerer ferdighetsnivået i matematikk og lesing for ADHD (Passalonghi, 2006; Swanson, 2006; Rodenrys, 2006; Tannock & Martinussen, 2001). Oppmerksomhet, kognitive ressurser (også semantiske og syntaktiske prosesser) ved mer kompleks bearbeiding av informasjon stiller store krav til den sentrale styringsenheten der evne til inhibering av irrelevante assosiasjoner ved fremhenting av relevante fakta er sentral. Dersom resultatene i denne studien skulle holde seg ved replikasjon, kan det muligens forklare at vanskene var mer uttalt i den sentrale styringsenheten enn i «slavesystemene» for AM i ADHD (Martinussen et al., 2005).

Det er grunn til å tro at modalitetsspesifikke ressurser spiller en rolle for ordavkodingsresultatene. Det er størst bedring i de ortografiske prosesser som er visuelle, mens bedring i fonologiske prosesser (auditive) er mindre uttalt. Forskningslitteraturen på AM-funksjonen i lesing har vist at ordavkodingen kan sees i sammenheng med funksjonen i «slavesystemene» og primært til funksjonen i den fonologiske løkken (Swanson, Howard & Saez, 2006). Den visuelle skisseblokkens betydning for lesing er imidlertid mindre klar, da denne funksjonen er lite studert (Milton, 2008). Dersom disse resultatene skulle holde seg ved replikasjon, kan det muligens forklares av at det fonologiske «slavesystemet» er mindre affisert for AM i ADHD enn det visuelle (Martinussen et al., 2005; Rodenrys, 2006; Tannock & Martinussen, 2001). Det er imidlertid lite sannsynlig at AM-trening skulle automatisere ordavkodingen som en direkte følge av treningen da denne ikke trenes direkte. Indirekte prosesser kan teoretisk sett ha bedret oppmerksomhetskapasiteten. Bedret automatisering av ordavkodingen kan ha påvirket forståelsesmålene. I tillegg presenterer treningsprogrammet i hovedsak visuospatiale oppgaver i forhold til auditive, og det er vist at treningseffekten er størst innenfor den visuelle modaliteten (Gibson, Gondoli, Johnson, Steeger, Dobrzenski & Morrisey, 2011). Den visuelle modaliteten krever mer oppmerksomhetsressurser enn den fonologiske løkken (Baddeley, 2007).

I denne artikkelen drøftes analysene for matematikk og lesemål, mens de øvrige overføringsmål på nevropsykologiske tester og atferdsregistreringer samt analysene på næreffekt av AM-mål analyseres i to andre artikler. For å sette matematikk og leseresultatene i en kontekst, vil resultatene i de øvrige analysene kort omtales. Vi fant signifikante effekter i sumskåren på de vanlige aksepterte nære mål for AM både i «slavesystemene» og den sentrale styringsenheten ved langtidsoppfølgingen etter åtte måneder. Bedringen var mest uttalt i den sentrale styringsenheten og større i den visuelle enn i den auditive modaliteten (Hovik, Saunes, Aarlien & Egeland, under vurdering for publikasjon). Analysene av bedring i nevropsykologisk funksjon viste gjennomgående liten effekt med unntak av bedret prosesseringstempo (Egeland, Aarlien & Saunes, under vurdering for publikasjon). Analysene av matematikk og lesing viste til dels betydelig bedring på enkelte mål som holder seg over tid. Hvordan skal dette forstås? Utvalgsstørrelsen i studien er stor nok til å foreta gruppesammenligninger, men for liten til å foreta mer raffinerte analyser av hva som kjennetegner bedringen i matematikk og leseferdighet hos den enkelte deltager. Ut fra det empiriske materialet må vi begrense oss til å konstatere de konkrete effektene.

En hypotese er at effekten som vises kan knyttes til bedre AM-kapasitet og medført overføringseffekt til matematikk og leseferdigheter ved at kontrollert oppmerksomhet bedres (Engle, 2002; Hasher, Lustig & Zacks, 2007). Et problem med denne hypotesen er at dersom AM-kapasiteten bedres, hvorfor er det kun prosesseringstempo som bedres på de nevropsykologiske målene? Det er kjent at nevropsykologiske tester ofte ikke har en tilstrekkelig sensitivitet for de vansker en ser ved ADHD (Egeland, 2010). Et annet problem med denne hypotesen er at resultatene på atferdsregistreringen fra skole og hjem heller ikke rapporterer om redusert symptomlette for kjernevanskene i ADHD som hyperaktivitet, uoppmerksomhet, eller planlegging og organisering (Egeland et al., under vurdering for publikasjon). Det kan være at metodiske problemer knyttet til at spørreskjemaene ikke er tilstrekkelig endringssensitive, og heller ikke spør konkret om skolefaglige funksjonelle ferdigheter.

Vi har nevnt at prosesseringstempo bedres. Forskning har vist en sammenheng mellom AM-kapasitet og prosesseringstempo (Towse, Hitsch & Hutton, 1998). Redusert prosesseringshastighet sees både ved ADHD, lesevansker (Willicutt et al., 2009) og i matematikk (Fuchs, Fuchs, Compton, Powell, Seethaler & Capizzi, 2006). En hypotese er at bedret AM-kapasitet etter trening har medført raskere prosesseringstempo ved utføring av AM-krevende oppgaver og frigjør kognitive ressurser til lagringskapasitet. Bedret prosesseringstempo kan og ha bedret evne til hurtig semantisk benevning som er spesifikt redusert for ADHDpopulasjonen (Ghelani, Sidhu, Jain & Tannock, 2004). Effektene kan ha bidratt til å styrke forståelsesmålene som krever hurtig skifte av fokus og gjengivelse av hovedinnhold i lengre setninger.

Det kan være at prestasjoner i matematikk og lesing har økt sensitivitet for bedring fordi de ikke er funksjonsspesifikke. Når det gjelder muligheten for at bedringen er avgrenset og oppgavespesifikk, fant Holmes, Gathercole & Dunning (2009) at 37 prosent av barna som trente, rapporterte om bedret konsentrasjon og oppmerksomhetsfokus ved å lukke øynene. 27 prosent rapporterte at de brukte flere strategier inkludert å gjenta informasjonen, eller spore av mønsteret i PC-øvelsene med øynene. Det kan derfor være at deltagerne gjennom perioden har utviklet oppgavespesifikke strategier ved utvikling av nye backupog gjenkallingsstrategier og dermed blitt mer effektive og fleksible i sin oppgaveløsning (Ostad, 2009). Turley-Ames & Whitfield (2003) fant også at trening på mer generelle metakognitive strategier bedret prestasjoner på noen AM-tester. Slike strategier er imidlertid forskjellig fra å endre en underliggende evne. Noen strategier kan ha mindre overføringseffekt, men det kan være at bruk av strategier fremmer den generelle prosesseringseffektivitet og bedrer automatisering (Milton, 2008). Dersom for eksempel automatisering av ordavkoding, ordmobilisering, multiplikasjon, bokstaver, tall og tallkombinasjoner bedres, vil utøvelse av matematikk og lesing kreve mindre AM-kapasitet. Bedret automatisering på oppgaver med semantisk innhold kan sees på Ortografisk lesing og Ordidentifikasjon. På Ordidentifikasjon der lesestrategien er valgfri, bedres deltagerne ytterligere både på korrekt leste ord og mindre tidsbruk etter åtte måneder.

Opplevelse av sammenheng, forståelse, håndterbarhet og mening bedrer evne og motivasjon til å erfare og lære (Antonovsky, 2005). Strukturen ilagt de metodiske prinsipper for treningen imøtekommer ADHD-populasjonens behov for forutsigbarhet, repetisjon, umiddelbar belønning og spenning. Det kan ha stimulert evnen til å mobilisere nok energi eller motivasjon til vanskelige oppgaver, en såkalt
«effort»-mobilisering (Seargeant, 2000). Det kan forklare variasjonen i prestasjoner mellom arenaer, belønningssystemer, nyhet eller spenning og kan medføre ulike utslag i prestasjoner på skolefaglige ferdigheter. Det er også vist at deltagere med indre motivasjon har større endringspotensial enn de som motiveres av ytre belønning. Individuelle forskjeller i motivasjon kan derfor i ulik grad ha påvirket resultatene (Shah, Buschkuehl, Jaeggi & Jonides, 2012).

Det antas samlet sett at deltagerne har bedret sin AM-kapasitet og prosesseringskapasitet i kombinasjon med mer effektiv oppgaverelatert strategibruk og motivasjon ved trening. En treningseffekt i matematikk og lesing kan bero på en positiv spiral, som samlet sett har bidratt til at deltagerne har regnet og lest mer og derav bedret ferdighetene i matematikk og lesing.

Sentralstimulerende medikasjon er en dominerende behandlingsform for ADHD. To tidligere studier har inkludert både medisinerte og umedisinerte deltagere (Klingberg et.al., 2002; Beck et al., 2010), mens alle deltagerne i studien fra 2005 (Klingberg, et al.) var uten medikamentell behandling. Effekten av medikamentell behandling på matematikk og leseferdigheter er lite studert. En studie viser at MPH bedrer funksjonen i den visuelle skisseblokken og den sentrale styringsenheten, men medfører ingen effekt i den fonologiske løkken (Bedard, Jain, Johnson & Tannock, 2007). Lytteforståelse bedres ved MPH for ADHD (McInnes, Bedard, Hogg-Johnson, & Tannock, 2007). Vurdert ut ifra norske forhold ville det ha medført betydelige etiske problemer å stille krav til en spesifikk medikamentell status ved inklusjon til studien. Medikasjon var imidlertid utprøvd og stabilisert i perioden som studien vedvarte. Tendensen var at de som før treningen hadde mest omfattende oppmerksomhetsvansker og var umedisinert, hadde den største forbedringen på funksjonen i den visuospatiale skisseblokken og den sentrale styringsenheten ved oppfølging åtte måneder etter gjennomført trening (Egeland et al., 2012). Siden deltagere har ulik medikamentell status, kan det ikke utelukkes at medikasjonen har optimalisert prestasjoner allerede før treningsstart og redusert muligheten for ytterligere forbedring som følge av treningen.

Næreffekt og overføringseffekter i tidligere studier

Rapportering fra nye og eksperimentelle behandlingsmetoder vil preges av publikasjons «bias», og få studier publiserer negative funn. En metastudie av AM-trening der langt flere intervensjoner enn Cogmed-metoden for trening inngår, gir imidlertid lite overbevisende empirisk støtte for overføringseffekter til skolefaglige ferdigheter hos barn i normalutvikling og friske voksne (Melby-Lervåg & Hulme, 2012). Basert på denne analysen konkluderes det med mulige korttidseffekter på mål for verbale og visuospatiale ferdigheter og kontrollert oppmerksomhet, men det er lite evidens for at disse effektene opprettholdes over tid. En metastudie er en oppsummering av all tilgjengelig og relevant forskning på effekten av en behandlingsmetode. En metastudie gir således mer pålitelig informasjon om behandlingsmetodens eventuelle effekt enn hva en enkelstudie gjør, men sier lite om de bakenforliggende kildene til effektene i de ulike intervensjonene.

I det internasjonale fagmiljøet har det vært reist en detaljert og omfattende kritikk mot den forskningsmessige dokumentasjon som legges til grunn for Cogmeds påstand om pålitelig effekt på mål nært de trente og overføringsmål (Shipstead, Redick & Engle, 2012; Shipstead et al., 2012). Hovedpåstandene knyttes til manglende overbevisende evidens for at AM-kapasiteten bedres ved trening og medfører overføringseffekter til evner (evnetesten Raven) og kontrollert oppmerksomhet (Stroop Color Word) eller reduksjon av symptombelastningen for ADHD. I tillegg påpekes fravær av et teoretisk fundament som forklarer endringsmekanismer i AM og overføringseffekter ved trening. Det er foreslått at det adaptive elementet ved treningen forårsaker en langtidsplastisitet (Holmes et al., 2009). Så langt foreligger det ikke detaljerte analyser eller empirisk støtte for at det adaptive aspektet ved treningen har en slik effekt på M-kapasiteten (Melby-Lervåg & Hulme, 2012). Det fremkommer kritikk for bruk av enkle mål som tolkning av en treningseffekt i de tidligere studiene. Metodisk sett bør effekt på flere mål av ett konstrukt måles med ulikt design, modalitet og repliseres. Effekt på enkle mål er lite robust og kan medføre tilfeldige feilkilder ved predikasjon.

I en serie med kommentarartikler drøftes hovedpåstandene fremsatt av Shipstead og kollegaer (2012). En metaanalyse av Cogmed-studiene konkluderer med full støtte til Shipstead og kollegers konklusjon (Hulme & Melby-Lervåg, 2012). Andre kommentarartikler peker på eksisterende teorier som kan bidra til forståelse av endringsmekanismer, eller bedre effekten ved AM-trening (Logie 2012; Gibson, Gondoli, Johnson, Steeger & Morrissey, 2012). ADHDpopulasjonens heterogenitet må vurderes før en konklusjon om effekt kan trekkes (Shah, Buschkuehl, Jaeggi & Jonides, 2012). Det er konsensus om at mer forskning er nødvendig (se også: Klingberg, 2012; Morrison & Chein, 2012). Enkelte problemstillinger knyttet til overføringseffekter til matematikk og lesing i disse studiene vil bli gjort rede for i den videre diskusjonen.

Klingberg et al. (2002, 2005) viser til overføringseffekter på kontrollert oppmerksomhet (Stroop Color Word) og visuell resonering (den ikke-verbale evnetesten Raven) og bedret oppmerksomhet rapportert på spørreskjema av foreldre for ADHD utvalget (Klingberg et al., 2005). Det er uvisst om resultatene har medført overføringseffekt til skolefaglige ferdigheter for ADHD-populasjonen da disse ikke er målt. To studier viser til overføringseffekter på skolefaglige ferdigheter, og resultatene er inkonsistente. Dahlin (2010) viser til bedring av leseforståelse og støtter funn i vår undersøkelse, mens ordavkodingen var upåvirket. Det er uklart om dette funnet skal kunne fortolkes som at AM-trening generelt bedrer leseforståelse, men ikke ordavkodingen, eller om funnet må avgrenses ut fra vanskeprofilen forut for trening. Det var en sammensatt gruppe av barn med ADHD, øvrige oppmerksomhetsvansker og/eller generelle lærevansker. Det er benyttet ulike kontrollgrupper for nære mål og overføringsmål slik at resultatene på overføringseffekter kan synes usikre. Holmes et al. (2009) viser til overføringseffekt på matematisk problemløsning og støtter funn i vår undersøkelse, mens ordidentifikasjon var upåvirket.

De fant en signifikant bedring i TG og ikke i KG, men sammenlignet ikke hvorvidt treningen bedret i TG var større enn den ikke signifikante test,retest-forbedringen i KG. Deltagerne var valgt ut til trening basert på ekstremt svake AM-skårer. En moderat effektstørrelse i TG kan skyldes en retesteffekt med regresjon mot gjennomsnittet. Holmes, Gathercole, Place, Dunning, Hilton & Elliott (2009) har empiriske data etter trening for ADHD, men denne studien mangler kontrollgruppe på alle mål slik at grunnlaget for å trekke konklusjoner vedrørende effekten av tiltaket er usikkert.

Samlet sett kan påstanden fra Cogmed om bedring av læring og problemløsningsferdigheter for ADHDpopulasjonen til nå synes lite empirisk underbygget, fordi disse funksjonelle ferdighetene er sammensatte og ikke studert detaljert. Disse spørsmålene reises av Lundberg & Sterner, s. 35, 2006): «Torkel Klingberg och hans medarbätare har utvecklad en interessant, datorbaserad metodikk….vi vet ännu inte om trening enligt denna metodik har överspredningseffekter så att tex. inlärning av talfakta eller ortografiska mönster skal gå lättare». Når det gjelder fortolkning av effekt, fremhever som tidligere nevnt Shipstead og kollegaer (2010) viktigheten av at flere mål konvergerer mot et entydig bilde. Det blir derfor problematisk når Holmes et al. (2009) foreslår at bedring av et enkelt mål på matematisk problemløsning kan medføre at assosierte lærevansker kan overvinnes ved trening. I vår studie konvergerer målene på leseferdigheter mot samme entydige positive effekt ved T3. Det foreligger imidlertid ikke uavhengige mål på lesing, ved anvendelse av en lesetest som designmessig avviker fra LOGOS. Når det gjelder matematikk, er kun ett av to mål signifikant, slik at det heller ikke her fremkommer konsistent bedring ved at ulike mål viser samme entydige effekt. Flere relaterte ferdigheter i matematikk og lesing er ikke målt. I tillegg vil testdesign ha betydning for resultatene.

Metode og design

I de tidligere studiene har det vært benyttet ulike metoder og design. Flere av studiene har små gruppestørrelser (Klingberg et al., 2002, n=14; Olesen et al., 2006, n=3; Mezzacappa & Buckner, 2010, n=9; Kronenberger, Pisoni, Henning, Colson & Hazzard, 2011, n= 9). Shipsted et al. (2012) har reist problemstillinger knyttet til ulik begrepsoperasjonalisering av AM, benyttede måleinstrumenter og tolkning av resultater. AM-treningen gjennomføres i de ulike studiene på ulike arenaer som hjemme (Beck et al., 2010), på forskole og skole (Thorell et al., 2009; Klingberg et al., 2002; Klingberg et al., 2005). Få studier viser til opprettholdelse av treningseffekt over tid. Varig opprettholdelse av treningseffekt har vært vanskelig å måle da forskningsdeltagerne uteblir, og det er vanskelig å holde kontrollgruppen «blind» og ubehandlet over tid (Klingberg, 2008). Vår studie er så langt vi kjenner den største studien av lengst varighet som er gjennomført av AM-trening. Tidligere studier har vist en opprettholdelse av effekten henholdsvis tre til seks måneder etter trening (Klingberg et al., 2005; Holmes et al., 2009; Dahlin, 2010). Noen studier har benyttet eksternt personale i skolen for coaching av treningen (Holmes et al., 2009; Klingberg et al., 2002, 2005). I vår studie ble treningen gjennomført av lærere eller assistenter ved deltagerens skole basert på skolenes egne ressurser. Gjennomføringen av treningen reflekterer økologisk validitet da betingelsene som undersøkes, ligner situasjonen eksperimentet skal si noe om. Ulempen ved en slik gjennomføring er at det nødvendigvis ligger mange feilkilder i metodisk gjennomføring sammenlignet med et mer kontrollert design.

En kontrollgruppe er kritisk for å kontrollere test og retesteffekter. Noen studier mangler kontrollgrupper (Holmes et.al., 2009; Mezzacappa & Buckner, 2010; Kronenberger et al., 2011). I vår studie mottok KG såkalt «treatment as usual og trente etter at T3 var gjennomført. Det ble brukt samme måleredskap i matematikk og lesing ved alle målepunkt. Dette kan ha produsert kunstige resultater, den såkalte retesteffekten. Slike effekter er klart til stede. Vi har ikke rapportert dem statistisk av plasshensyn, men i mange tilfeller viser ANOVAene for repeterte målinger en bedring fra pretil posttest for begge gruppene, dvs. en bedring også for KG som skyldes en retesteffekt. Retesteffekten her er imidlertid lik for begge gruppene. Metodisk er det faktisk slik at høy retesteffekt kan redusere muligheten for å finne en signifikant bedre effekt i TG, altså at man grunnet retesteffekt kan risikere å begå en TYPE II-feil.

Det søkes tidvis å unngå forventningseffekter som Hawthorne- og placeboeffekter. Det har vært administrert et placeboprogram for kontrollgruppen med et lettere treningsnivå i flere tidligere studier (Klingberg et al., 2005; Thorell et al., 2009: Holmes et al., 2009; Dahlin, 2010). Begge versjonene medfører eksplisitte tilbakemeldinger på ytelse, mens placeboprogrammet, så langt vi kan se, ikke gir umiddelbare tilbakemeldinger med grafiske fremstillinger av økende nivåer gjennom treningsperioden som reflekterer det sentrale adaptive elementet ved treningen (Shipstead et al., 2012; Morrison & Chein, 2012). Dersom placeboprogrammet er så vidt repeterende og lite motiverende i sin natur at det genererer motstand i kontrollgruppen, kan det medføre negativitet i stedet for en positiv placeboeffekt for ADHD-populasjonen. I denne studien trente deltagerne i skoletiden avsatt til pedagogiske tiltak. Det ble derfor vurdert som etisk problematisk å engasjere deltagerne i en aktivitet uten forventning om effekt.

Ideelt sett burde en slik studie også ha inneholdt en alternativ treningsbetingelse hvor deltakerne fikk samme omfang av oppmerksomhet som deltakerne i TG. Gitt at noen av effektstørrelsene er av relativt moderat karakter, kan en Hawthorne-effekt ligge til grunn for en del av resultatene. Intervensjonen og oppmerksomheten er relativt omfattende for deltakerne i TG, og det er reviewstudier som har funnet at forventningseffekter kan forklare opp til 0.3 standardavviks fremgang i denne typen forskning. Det er imidlertid vist at forventningseffekten reduseres over tid. En forventningseffekt kan derfor ha vært til stede i TG umiddelbart etter trening ved T2, men det er det lite evidens for en opprettholdelse av forventningseffekt ved T3 etter åtte måneder (Clark & Sugrue, 1991).

Andre begrensninger finnes også i denne studien. Mellom 50–80 prosent av barn med ADHD har en komorbid lidelse (Tannock, 1998) der lærevansker utgjør 30 prosent (Barkley, 1997). Denne studien er ikke designet for kontroll av akse-to-diagnoser, mens andre diagnoser på akse-en er eksklusjonskriterier. Det er heterogenitet innad i gruppene også med hensyn til komorbide lærevansker.

Veien videre

Dersom resultatene i matematikk og lesing kan repliseres, vil en kunne hevde at bedringen er god nok til å igangsette trening for grupper av ADHD med matematikk- og lesevansker.
Det er vist at bedringen gjenspeiles på AM-mål, men ikke medfører systematisk effekt på nevropsykologiske mål eller på symptomkartlegging fra foreldre og lærere

En utfordring i fremtiden vil være å studere om undergrupper av barn med ADHD i kombinasjon med lærevansker kan ha større nytte av AM-treningen enn andre. ADHD uoppmerksom type er sterkere assosiert med redusert AM-kapasitet, prosesseringstempo og skolefaglige ferdigheter enn den kombinerte varianten av ADHD (McBurnett, 2001; Castellanos, 2002). En systematisk innlæring av både domenespesifikke og mer generelle metakognitive strategier kan supplere treningen (Tannock & Martinussen, 2001). I tillegg vil det være nødvendig å spørre barna selv om hva som medfører effekt. Det kan være aktuelt å sammenligne effekt av PC-basert AM-trening med effekt av ordinær matematikk og leseundervisning med tilsvarende omfang av oppfølging, intensitet og belønning.

Konklusjon

PC-basert AM-trening viste signifikante overføringseffekter på mål i matematikk og lesing i treningsgruppen sammenlignet med kontrollgruppen. Analysene viste overføringseffekter på mål som Problemløsning, Leseflyt, Lese- og Lytteforståelse, mens ordavkodingen var mindre påvirket. Målene som la sterkest trykk på oppmerksomhetsressurser, viste sterkest effekt, og disse ble styrket eller opprettholdt etter åtte måneder. Effekten kan henge sammen med bedret AM-kapasitet og prosesseringshastighet, utvikling av spesifikke oppgaverelaterte strategier sammen med motivasjon. Med referanse til øvrige publikasjoner fra samme studie drøftes det hvordan overføringseffekter til skolefaglige ferdigheter som matematikk og lesing synes mer uttalt enn overføring til andre nevropsykologiske funksjonsmål. En replikasjon der flere mål og detaljerte analyser i matematikk og lesing inngår, vil belyse problemstillinger knyttet til den pågående teoretiske debatten om manglende evidens for overføringseffekter.

Bekreftelse

AM-treningsstudien er støttet med prosjektmidler fra R-BUP (Regional barne- og ungdomspsykiatri) og NK (Nasjonalt kompetansesenter for ADHD, Tourettes syndrom og Narkolepsi). Vi takker barn, foreldre og skoler i Vestfold og Telemark for bidrag. Videre rettes en takk til nevroteamene i Vestfold og Telemark ved: Kristin Bostrøm, Nina Engblom, Iwona Kowalik Gran, Beate Nordnes, Bodil Sjømæling, Guro R. Isaksen og Catharina F. Waage, og til student ved UIO Kjell Tore Hovik for innsats ved gjennomføring av studien.

Erklæring av interessekonflikter

Forfatteren erklærer å ikke ha noen interessekonflikter i forhold til finansiell støtte for forskningen og publikasjonen av denne artikkelen.

Forfatteravatar

Anne Kristine Aarlien

Anne Kristine Aarlien er spesialist i klinisk pedagogikk (master i spesialpedagogikk), Barne- og ungdomspsykiatrisk avdeling, Nevroteamet, Klinikk for psykisk helse og rusbehandling, Sykehuset i Vestfold HF.

Forfatteravatar

Brit Kari Saunes

Brit Kari Saunes, psykologspesialist, Avdeling for barn og unges psykiske helse ( ABUP), BUP Skien, Barne- og ungdomsklinikken, Sykehuset Telemark HF.

Forfatteravatar

Jens Egeland

Jens Egeland er forskningssjef for Forskningsenheten, Klinikk for psykisk helse og rusbehandling, Sykehuset i Vestfold HF og Professor II, Psykologisk Institutt, UiO. Han er spesialist i nevropsykologi og Dr. Psychol. Hans forskningsinteresser omfatter konsentrasjonsvansker og hukommelse og forstyrrelser der slike vansker er fremtredende (ADHD, schizofreni). Han har vært leder for et større prosjekt på arbeidsminnetrening for barn med ADHD. Han har publisert en rekke vitenskapelige arbeider på ADHD, Tourette Syndrom og Autisme og på hvordan man skal forstå konsentrasjonsvansker (at man kan svikte i konsentrasjon på ulike måter).

Han arbeider deltid i klinisk utredning og er mye brukt som foreleser på fagseminarer og kurs. Han er leder av Testpolitisk Utvalg i Norsk Psykologforening.

Litteraturhenvisninger

Antonovsky, A. (2005). Hälsans mysterium. Stockholm: Bokförlaget Natur och Kultur.

Baddeley, A.D. (2000). The Episodic Buffer. A new component of working memory? Trends in Cognitive Science, 4, 417–423.

Baddeley, A.D. (2007). Working memory, thought and action. New York: Oxford University Press Inc.

Barkley, R.A. (1997). Behavioral inhibition, sustained attention, and executive functions: constructing a unifying theory of ADHD. Psychological Bulletin, 121 (1), 65–94.

Barkley, R.A. (1998). Attention-deficit hyperactivity disorder: A Handbook for Diagnosis and Treatment. New York: Gildford Press.

Barnett, S.M. & Ceci, S.J. (2002). When and where do we apply what we learn? A taxonomy for far transfer. Psychological Bulletin, 128, 612–637.

Beck, S.J., Hanson, C.A., Puffenberger, S.S., Benninger, K.L. & Benninger, W.B. (2010). A Controlled Trial of Working Memory for Children & Adolescents with ADHD. Journal of Clinical Child and Adolescent Psychology, 39 (6), 825–836.

Bedard, A.C., Jain, U., Johnson, S.H., Tannock, R. (2007). Effects of methylphenidate on working memory components: influence of measurement. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 48 (9), 872–880.

CAIN, K. & Oakhill, J. (1998). Comprehension, skills and inferencemaking ability: Issues of causality. I: Hulme, C. & Joshi, M. (Eds.). Reading and spelling. Developmental disorders. Mahwah, NJ: Erlbaum.

Castellanos, F.X. (2002). Neuroscience of Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder: A Summary. http://www.aboutourkids.org/articles/ neuroscience_attentiondeficithyperactivity_disorder_summary

Clark, R.E. & Sugrue, B.M. (1991). Research on instructional media, 1978–1988. I: G.J. Anglin (ed.). Instructional technology: past, present, and future, kap. 30 s. 327–343. Englewood, Colorado: Libraries unlimited.

Cogmed (2009). Trenerhåndbok. Cogmed Arbeidsminnetrening. Nedlastet 2009 fra http://www.treningsnett.cogmed.com.

Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioural sciences. Hillsdale, New Jersey, Hove and London: Lawrence Erlbaum Associates.

Connolly, A.J. (1998). Key Math (1998). A Diagnostic Inventory of Essential Mathematics. Circle Pines, MN: American Guidance Service, Inc.

Dahlin, K.I.E. (2010). Effects of working memory training on reading in children with special needs. Reading and Writing, 24, 479–491.

Egeland, J. (2010). Frequency of attention deficit in first episode schizophrenia compared to ADHD. Applied Neuropsychology, 17, 125–134.

Egeland, J., Aarlien, A.K. & Saunes, B.K. (2013). Few effects of far transfer of Working Memory training in ADHD: A randomized controlled trial. Under vurdering for publikasjon.

Egeland, J., Sundberg, H., Andreassen, T.H. & Stensli, O. (2006). Reliability and validity of Freedom from distractibility and Processing Speed Factors in the Norwegian WISC-III version. Nordic Psychology, 58, 136–149.

Engle, R.W. (2002). Working memory capacity as executive attention. Current Directions in Psychological Science, 11, 19–23.

Fuchs, L.S., Fuchs, D., Compton, D L., Powell, S.R., Seet-Haler. P.M., Capizzi, A.M. (2006). The Cognitive Correlates of Third Grade Skill in Arithmetic, Algorithmic, Computation, and Arithmetic Word Problems. Journal of Educational Psychology, 98, 29–43.

Gathercole, S.E., Alloway, T.P., Willis, C., Adams, A.M. (2006). Working memory in children with reading disabilities. Journal of Experimental Child Psychology, 93, 265–281.

Gathercole, S.E., Brown, L., Pickering, S. (2003). Working memory assessments at school entry as longitudinal predictors of National Curriculum attainment levels. Education and Child Psychology, 20 (3), 109–122.

Gathercole, S.E. & Pickering, S.J. (2000). Working memory deficits in children with low achievements in national curriculum at 7 years of age. British Journal of Educational Psychology, 70, 177–194.

Gershon, J. (2002). A Meta-Analytic Review of Gender Differences in ADHD. Journal of Attention Disorders, 5 (3), 143–154.

Ghelani, K., Sidhu, R Jain, U. & Tannock, R. (2004). Reading Compre- hension and Reading Related Abilities in Adolescents with Reading Disabilities and Attention Deficit/Hyperactivity Disorder. Dysleksia, 10, 364–384.

Gibson, B.S., Gondoli, D.M., Johnson, A.C., Steeger, C.M. & Morrissey, R.A. (2012) The future promise of Cogmed working memory training. Journal of Applied Research in Memory and Cognition, 1, 214–216.

Gibson, B.S., Gondoli, D.M., Johnson, A.C., Steeger, C.M., Dobrzenski, B.A. & Morrisey, R. A. (2011). Component Analysis of verbal versus spatial working memory training in adolescents with ADHD: A randomized, controlled trial. Child Neuropsychology, 17 (6), 546–563.

Gioia, G.A., Isquith, P.K., Guy, S.C., & Kenworthy, L (2000). Professional Manual BRIEF. Behavior Rating Inventory of Executive Function, 3rd issue, PAR Psychological Assessment Resources, Inc.

Goodman, R. (1997). The Strengths and Difficulties Questionnaire: a research note. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 38, 581–586.

Hasher, L., Lustig, C. & Zacks, R.T. (2007). Inhibitory mechanisms and the control of attention. I: A. Conway, C. Jarrold, M. Kane, A. Miyake, A. & J. Towse (Red.). Variation in working memory, (s. 227-249). New York: Oxford University Press.

Holmes, J., Gathercole, S.E. & Dunning, D.L. (2009). Adaptive training leads to sustained enhancement of poor working memory in children, Developmental Science, 12 (4), F9-F15.

Holmes, J., Gathercole, S.E., Place, M., Dunning, D.L., Hilton, K.A. & Elliott, J.G. (2009). Working Memory Deficits can be overcome: Impacts of Training and Medication on Working Memory in Children with ADHD. Applied Cognitive Psychology, 24, 827–836.

Hovik, K.T. Saunes, B.K., Aarlien, A.K. & Egeland, J. (2013). RCT of Working Memory Training in ADHD: Long-term near-transfer effects
(Under vurdering for publikasjon).

Hulme, C., Melby-Lervåg, M. (2012). Current evidence does not support the claims made for Cogmed working memory training. Journal of Applied Research in Memory and Cognition, 1, 197–200.

Høien, T. (2005). Håndbok til Logos (ver. 2.2.3.). Bryne: Logometrica AS.

Høien, T. & Lundberg, I. (2012). Dysleksi. Fra teori til praksis. Gyldendal Akademisk.

Icd-10 (1999). Psykiske lidelser og atferdsbeskrivelser. Oslo: Universitetsforlaget AS.

Jackson, N. & Coltheart, M. (2001). Routes to reading success and failure. New York: Psychology Press.

Klingberg, T. (2008). Training in Working Memory. Cogmed Research Summary. Stockholm: Karolinska institutet.

Klingberg, T. (2012). Is working memory capacity fixed? Journal of Applied Research in Memory and Cognition, 1, 194–196.

Klingberg, T. (2012). Slik lærer hjernen. Hvordan barn husker og lærer. Oslo: Pax forlag A/S.

Klingberg, T., Fernell. E., Olesen, P., Johnson, M., Gustafsson, P., Dahlström, K., Gillberg C. G., Forssberg, H. & Westerberg, H. (2005). Computerized training of working memory in children with ADHD a randomized, controlled trial. Journal of the American Academy of Child & Adolescent Psychiatry, 44 (2), 177–186.

Klingberg, T., Forssberg, H. & Westerberg, H. (2002). Training of working memory in children with ADHD. Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology, 24, 781–791.

Kronenberger, W.G., Pisoni D.B., Henning, S.C., Colson, B.G. & Hazzard, L.M. (2011). Working Memory training for children with cochlear implants: A pilot study. Journal of Speech, Language and Hearing Research, 54, 1182–1196.

Kuhn, M.R. & Stahl, S.A. (2003). Fluency: A Review of Developmental and Remedial Practices. Journal of Educational Psychology, 95, 3–21.

Kyllonen, P.C. & Christal, R.E. (1990). Reasoning Ability is (Little More Than) Working Memory Capacity? Intelligence, 14 (4), 389–433.

Logie, R.H. (2012). Cognitive training: Strategies and the multicomponent system. Journal of Applied Research in Memory and Cognition, 1, 206–207. logometrica@logometrica.com. Nedlastet 2012.

Lundberg, I. & Sterner, G. (2006). Räknesvårigheter och lässvårigheter under de första skoleåren hur hänger de i hop? Natur & Kultur, Stockholm.

Martinussen, R., Hayden, J., Hogg-Johnson, S. & Tannock, R. (2005). A meta-analysis of working memory impairments in children with attention-deficit/hyperactivity disorder. Journal of the American Academy of Child & Adolescent Psychiatry, 44 (4), 377–384.

Marzocchi, G.M., Lucangeli, D., De Meo, T., Fini, F. & Cornoldi, C. (2002). The Disturbing Effect of Irrelevant Information on Arithmetic Problem Solving in Inattentive Children. Developmental Neuropsychology, 21 (1), 73–92.

Mcburnett K. (2001). Sluggish Cognitive Tempo: Left behind on the way to DSM-IV. ADHD Report 2000-1, 6–7.

Mcguiness, D. (2004). Early reading instruction. Cambridge, MA: MIT Press.

Mcinnes A., Bedard, A.C., Hogg-Johnson S. & Tannock, R. (2007). Preliminary evidence of beneficial effects of methylpendiate on listening comprehension in children with attention-deficit/hyperactivity disorder. Journal of Child and Adolescent Psychopharmacology, 17 (1), 35–49

Melby-Lervag, M., Hulme, C. (2012). Is working memory training effective? A meta-analytic review. Developmental Psychology, 49, 270–291.

Mezzacappa, E. & Buckner, J.C. (2010). Working memory training for children with attention problems or hyperactivity: a school-based pilot study. School Mental Health, 2 (4), 202–208.

Milton, D. J. (2008). Working Memory and Academic Learning. Assessment and Intervention (s. 92–124). New Jersey: John Wiley & Sons, Inc. Hobroken.

Morrison, A. B. & Chein, J. M. (2012). The controversy over Cogmed. Journal of Applied Research in Memory and Cognition, 1, 208–210.

National Reading Panel, (2000). Teaching children to read: An evidence-based assessment of the scientific literature on reading and application for reading instruction. Washington, DC: National Academy Press.

Olesen, P., Westerberg, H. & Klingberg, T. (2003). Increased prefrontal and parietal brain activity after training of working memory.
Nature Neuroscience, 7, 75–79.

Ostad, S. (2009). Matematikkvansker i lys av kognitive imensjonsmodeller. Spesialpedagogikk, Nr. 7, s. 4–13.

Passolunghi, M.C. (2006). Working memory and arithmetic learning disability. I: S. E. Gathercole & T.P. Alloway (Red.). Working Memory and Neurodevelopmental disorders. (s.113-138). Hove, UK: Psychology Press.

Passolunghi, M.C., Marzocchi, G.M. & Fiorillo, F. (2005). Selective effect of inhibition of literal or numerical irrelevant information in children with attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) or arithmetic learning disorder (ALD). Developmental neuropsychology, 28 (3), 731–753.

Roodenrys, S. (2006). Working memory function in attention deficit hyperactivity disorder. I S. E. Gathercole, and T.P. Alloway (Red.), Working Memory and Neurodevelopmental disorders. (s. 187-211). Hove, UK: Psychology Press.

Saunes, B.K., Aarlien, A.K. & Egeland, J. (2013). Databasert arbeidsminnetrening for barn med ADHD. Virkning og overføringseffekter.(Under vurdering for publikasjon).

Sergeant, J.A. (2000). The cognitive-energetic model: An empirical approach to attention-deficit hyperactivity disorder. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 24 (1), 7–12.

Shah, P., Buschkuehl, M., Jaeggi, S. & Jonides, J. (2012). Cognitive training for ADHD: The importance of individual differences. Journal of Applied Research in Memory and Cognition, 1, 204–205.

Shipstead, Z., Redick, T.S. & Engle, R.W. (2010). Does Working Memory training generalize? Psychologica Belgica, 50, 245–276.

Shipstead, Z., Redick, T.S. & Engle, R.W. (2012). Is Working Memory Training Effective? Psychological Bulletin, 138 (4), 628–654.

Shipstead, Z., Hicks, K.L. & Engle, R.W. (2012). Cogmed working memory training: Does evidence support the claims? Journal of Applied Research in Memory and Cognition, 1, 185 -193.

Sosialog Helsedirektoratet (2007). Veileder i diagnostikk og behandling av AD/HD. Oslo: Sosialog Helsedirektoratet.

St. Clair-Thomsen & Gathercole, S. (2006). Executive function and achievements in school: Shifting, updating, inhibition, and working memory. The Quarterly Journal of Experimental Psychology, 59 (4), 745–749.

Swanson, H.L. (2006). Working memory and reading disabilities: Both phonological and executive processing deficit are important. I: S.E. Gathercole & Alloway, T.P. (Red.). Working Memory and Neurodevelopmental disorders. (s. 59–88). Hove, UK: Psychology Press.

Swanson, H.L., Howard, C.B. & Saez, L. (2006). Do different components of working memory underlie different subgroups of reading disabilities? Journal of Learning Disabilities, 39, 252 –269.

Tannock, R. (1998). Attention deficit hyperactivity disorder: Advance in cognitive, neurobiological, and genetic research. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 39, 65–99.

Tannock, R. & Martinussen, R. (2001). Understanding Learning Differences. Educational Leadership, 59(3).

Thorell, L.B., Lindqvist, S. Bergmann Nutley, S., Bohlin, G., & Klingberg, T. (2009). Training and transfer effects of executive function in preschool children. Developmental Science, 12 (1), 106–113.

Towse J.N., Hitch, G.J. & Hutton, U.M.Z. (1998) A Revaluation of Working Memory Capacity in Children. Journal of Memory and Language, 39, 195–217.

Turley-Ames, K, & Whitfield, M.M. (2003). Strategy training and
working memory task performance. Journal of Memory and Language, 49(4), 446–468.

Wechsler, D. (2003). Wechsler’s Intelligence Scale for Children, Versjon 3. Psykologiforlaget AB, Stockholm.

Wechsler, D. (2004). The Wechsler intelligence scale for childrenfourth edition. London: Pearson Assessment.

Willicutt, E.G., Betjemann, R.S., Mcgrath, L.M., Chhabildas, N.A., Olson, R K., Defries, J.C., Pennington, B.F. (2010). Etiology
and neuropsychology of comorbidity between RD and ADHD: The case for multiple deficit models. Cortex, 46, 1345–1361.