Voor een snellere en completere beoordeling van het executief functioneren op basis van RNG-cijferreeksen introduceren Oomens (Centrum voor Neuropsychiatrie) et al. het softwarepakket RandseqR.
In de neuropsychologie wordt al lange tijd gebruikgemaakt van de Random Number Generation (RNG)-taak om het executief functioneren van mensen te beoordelen. In hun onderzoeksartikel RandseqR: An R package for describing Performance on the Random Number Generation Task presenteren Oomens et al. een nieuw softwarepakket om de taak te analyseren.
Wouter Oomens, onderzoeker en psycholoog binnen het Centrum voor Neuropsychiatrie bij Vincent van Gogh, vertelt: “Bij mensen met neurologische en psychiatrische aandoeningen, zoals dementie, Parkinson, schizofrenie, autisme en stemmingsproblemen, zijn er stoornissen in de executieve functies. De executieve functies zijn de vaardigheden in je hersenen die je gedrag sturen. Denk daarbij aan het signaal van je hersenen om te stoppen waarmee je bezig bent om de telefoon op te nemen. Deze functies zijn dus erg belangrijk in het dagelijkse leven. Om de juiste zorg te kunnen kiezen voor mensen met neuropsychiatrische aandoeningen willen we het executief functioneren meten.”
Random Number Generation-taak
De meting van het executief functioneren gebeurt onder andere met de Random Number Generation (RNG)-taak. Oomens: “Bij een RNG-taak vragen we mensen om willekeurige cijfers in te geven op een computer. De hersenen zijn willekeur niet gewend. Mensen denken namelijk in patronen en hebben bij een dergelijke taak de neiging om te gaan tellen, bijvoorbeeld door de cijfers 1 tot 9 achtereenvolgens in te geven. De executieve functies geven zich bloot als mensen wordt gevraagd iets te doen dat ze niet gewend zijn.”
Willekeurige cijferreeksen analyseren
“De cijferreeksen die mensen hebben gemaakt tijdens de RNG-taak analyseren we met bepaalde software, namelijk R. Tot nu toe analyseerden we alleen hoe góed mensen de taak maakten. Bijvoorbeeld of alle cijfers ongeveer even vaak voorkomen in de cijferreeks.”
RandseqR: code voor gecombineerde analyses
“Wij wilden echter ook weten hóe mensen de taak maakten. Lukt het bijvoorbeeld bij de start van de taak beter om willekeurige cijfers in te geven of juist tegen het einde? Van ieder moment in de taak wilden we kunnen zeggen hoe het executief functioneren werkt.”
Oomens et al. schreven een code voor de software R om beide analyses, de klassieke manier over hoe góed mensen de RNG-taak doen en de nieuwe manier over hóe mensen de taak doen, te combineren. RandseqR genaamd, wat staat voor random sequences in R. “De combinatie van de twee analyses geeft een completer beeld van het executief functioneren van mensen”, zegt Oomens.
“Met RandseqR kunnen onderzoekers en zorgprofessionals nog sneller en makkelijker de cijferreeksen analyseren. De RNG-taak is met de komst van RandseqR weer helemaal klaar voor wetenschappelijk en klinisch gebruik, en kan daarmee optimaal bijdragen aan de keuze van de zorg voor mensen met neuropsychiatrische aandoeningen.”
Meer informatie
In het onderzoeksartikel RandseqR: An R package for describing Performance on the Random Number Generation Task op de website van Frontiers leest u alles over RandseqR. Voor meer informatie kunt u contact opnemen met Wouter Oomens via woomens@vvgi.nl