Nörobilişsel Yaşlanma Modelleri: Kaybedilenin Telafisi Mümkün mü?
Author:
GÜLDEMİR Elif1ORCID, CAN Handan1ORCID
Abstract
Yaşlanma sürecinde bilişsel işlevlerin birçoğunda düşüş görülmektedir. Yaşlanmayla birlikte bilişsel işlevlerde ortaya çıkan bu değişim ile nöral süreçler arasındaki ilişkinin incelenmesine olanak sağlayan nörobilişsel modeller, beyindeki aktivasyon artışına bağlı olarak ortaya çıkan telafi (compensation) mekanizmalarına odaklanmaktadır. Beyin aktivasyonundaki bu artışın, bilişsel performanstaki yaşa bağlı düşüşü dengelemek ve korumak yönünde harekete geçen telafi mekanizmalarını yansıttığı düşünülmektedir. Bu derleme çalışmasının amacı sağlıklı yaşlanma ile birlikte ortaya çıkan telafi mekanizmalarını açıklamak için geliştirilen nörobilişsel modellerden en etkili dört modeli incelemek; bu modellerin katkıları ve sınırlılıklarını tartışmaktır. Bu kapsamda mevcut derlemede Yaşlı Yetişkinlerde Hemisferik Asimetri Azalması (HAROLD) Modeli, Yaşlanmada Posterior-Anterior Kayma (PASA) Teorisi, Nöral Devrelerin Telafiyle İlgili Kullanımı Hipotezi (CRUNCH), Yaşlanma ve Bilişin İskele Teorisi (STAC; STAC-r) ele alınmıştır. Buna karşın nörobilişsel modellerden önce geliştirilen bilişsel modeller yaşa bağlı olarak ortaya çıkan bilişsel farklılıkları açıklamada yaşlanmaya bağlı bozukluklara odaklanmışlardır. Bu nedenle bilişsel değişimi kapsamlı bir şekilde açıklamakta yetersiz kalmışlardır. Nörobilişsel modeller ise, telafi mekanizmalarının harekete geçmesi için nöral ağların kullanımına odaklanmış ve telafi sürecinin daha çok frontal bölgelerde gerçekleştiğine vurgu yapmışlardır. Dolayısıyla nörobilişsel modeller yaşlanmanın nörobilişsel temellerini açıklamak açısından daha kapsamlı modellerdir; ancak bu modeller de bazı sınırlılıklar içermektedir. Türkiye’de ve tüm dünyada yaşlanan nüfus ve buna paralel olarak gelişen demans vaka sayıları giderek artmaktadır. Bu bağlamda, nörobilişsel modelleri test eden çalışmaların artması ve bunlardan elde edilecek sonuçlarla yaşlanmayı açıklayan yeni ve daha kapsamlı modellerin geliştirilmesi, yaşlanma sürecinin doğasının anlaşılması açısından önem arz etmektedir.
Publisher
Selcuk University
Subject
Microbiology (medical),Immunology,Immunology and Allergy
Reference95 articles.
1. Agrigoroaei, S., & Lachman, M. E. (2011). Cognitive functioning in midlife and old age: Combined effects of psychosocial and behavioral factors. The Journals of Gerontology: Series B, 66B(suppl_1), i130-i140. https://doi.org/10.1093/geronb/gbr017 2. Albinet, C. T., Boucard, G., Bouquet, C. A., & Audiffren, M. (2012). Processing speed and executive functions in cognitive aging: How to disentangle their mutual relationship? Brain and Cognition, 79(1), 1-11. https://doi.org/10.1016/j.bandc.2012.02.001 3. Alperin, B. R., Mott, K. K., Rentz, D. M., Holcomb, P. J., & Daffner, K. R. (2014). Investigating the age-related “anterior shift” in the scalp distribution of the P3b component using principal component analysis. Psychophysiology, 51(7), 620-633. https://doi.org/10.1111/psyp.12206 4. Alperin, B. R., Tusch, E. S., Mott, K. K., Holcomb, P. J., & Daffner, K. R. (2015). Investigating age-related changes in anterior and posterior neural activity throughout the information processing stream. Brain and Cognition, 99, 118-127. https://doi.org/10.1016/j.bandc.2015.08.001 5. Angel, L., Bastin, C., Genon, S., Salmon, E., Fay, S., Balteau, E., Maquet, P., Luxen, A., Isingrini, M., & Collette, F. (2016). Neural correlates of successful memory retrieval in aging: Do executive functioning and task difficulty matter? Brain Research, 1631, 53-71. https://doi.org/10.1016/j.brainres.2015.10.009
|
|