《Brain Sciences》：Behavioral Improvement and Task-Related Brain Activation Following Cognitive Training in Children/Adolescents and Young Adults: A Three-Level Behavioral and Coordinate-Based Neuroimaging Meta-Analysis
背景/目标：认知训练为考察重复练习如何与认知表现及任务相关脑激活的变化相联系提供了框架，然而按年龄分层的神经效应模式仍不明确。方法：研究人员开展了一项三水平行为元分析，以及一项基于任务态神经影像研究的基于坐标的种子映射（Seed-based Mapping, SDM）元分析，以联合检验认知训练后的行为改善与任务相关激活的汇聚情况。结果：认知训练在总体水平上与可靠的行为改善相关联（Hedges' g = 0.546，95% CI [0.414, 0.678]），并且该效应在儿童/青少年和年轻成人中均存在。SDM结果表明，任务相关激活变化在空间上呈现异质性，包括分布在多个脑区的激活增强与减弱。在按年龄分层的分析中，儿童/青少年内部的空间汇聚涉及枕叶和额顶叶区域；年轻成人内部则涉及扣带-岛叶和后内侧皮层区域。探索性行为调节变量分析表明存在结果依赖性变异，迁移结果的效应较小，而训练暴露量较大的研究效应较大。结论：在所纳入的设计中，两个年龄组均观察到行为改善，而任务相关激活汇聚则表现出空间异质性、按年龄分层的模式。这些发现提示，训练相关的神经效应更适合被描述为跨研究的空间汇聚模式，而非单一的统一切激活变化。按年龄分层的图谱描述了各年龄组内部的空间汇聚，不应被解释为统计学上确立的发展性差异。
1. 引言
认知训练提供了一种受控方式，用以考察重复的、目标导向的练习如何与认知表现和任务相关脑活动相关联。它通常指通过结构化干预反复参与特定认知操作，旨在改变认知加工并改善行为表现。这类干预已广泛应用于教育、康复和认知神经科学，目标领域包括工作记忆、注意力、抑制控制和认知灵活性。其基本前提是重复练习能够诱发认知系统中经验依赖性的变化，并在适当条件下产生可测量的行为收益。然而，这些收益的范围和解释仍存在争议，尤其是认知训练是否产生广泛的领域一般性改善，还是更选择性地优化了受训练过程及密切相关的任务状态。
越来越多的行为证据支持认知训练效应的选择性观点，而非广泛的领域一般性观点。收益通常在受训练任务和近迁移结果上最大，而远迁移效应和一般认知能力的广泛改善则较小且不太一致。这一模式表明，训练效应强烈依赖于受训练操作与结果测量之间的重叠，包括任务规则、刺激-反应映射和表征需求。个体差异，包括基线能力和发展阶段，进一步塑造了训练效应能否以及如何推广到练习任务之外。因此，认知训练更应理解为一系列经验依赖性干预，其效应根据训练内容、评估需求和参与者特征的匹配程度而变化。
这种选择性在发展人群中尤为重要。儿童期和青春期是执行功能、注意力控制和高级认知调节持续成熟的时期。在这些年龄组中，训练相关的改善不太可能仅取决于所训练的特定认知操作，还很可能取决于支持任务参与、策略使用和迁移的系统的发展状态。实证综述表明，儿童和青少年可以从认知训练中受益，但这些效应的大小和普遍性因任务需求、干预形式和发展准备度而异。在发展样本中，认知训练效应应同时结合训练内容以及训练发生的成熟背景来解释。
任务态神经影像为检验认知训练后的行为改善是否伴随任务相关脑激活变化提供了补充方法。来自练习和训练研究的证据表明，重复任务参与可以改变支持表现的功能组织，包括激活的重新分布、任务相关区域招募的增加，以及随着表现变得更高效而减少对控制相关区域的参与。然而，认知训练研究的结果高度异质。一些研究报告控制、顶叶、感觉或小脑区域的激活增加，而另一些研究报告激活减少或无显著的全局脑变化。这些混合的发现表明，训练相关的神经变化不太可能遵循单一方向或机制。相反，它们可能涉及策略变化、任务需求改变、注意分配、控制负荷和加工效率的不同组合。
组织这种异质性的一种方式是区分激活增加和减少，而不假设任一模式具有固定含义。训练后激活增加可以解释为任务相关区域的更强招募，或辅助系统的补偿性参与，具体取决于任务和人群。相反，激活减少通常与加工效率提高、控制需求降低或自动化相关联。训练还可能改变任务特异性招募与更广泛控制相关参与之间的平衡，特别是在涉及显著性处理、认知控制和任务集调节的网络中。年龄是这些模式变异的可能来源，尽管文献中的年龄差异也可能反映训练范式、任务构成和研究设计的差异。在儿童和青少年期，额顶叶和扣带-岛盖系统持续进行分化、整合和功能特化。因此，此期间的训练相关改善可能涉及发展中的控制系统更强的任务相关招募或稳定化。在年轻人中，由于任务网络通常更为成熟，改善可能与现有加工模式的优化和控制相关参与减少更密切相关。因此，按年龄分层的分析可能有助于分别描述儿童/青少年和年轻人内部的任务相关激活模式。
尽管这一问题具有理论相关性，但认知训练相关神经效应的年龄分层模式尚未被系统综合。以往工作主要关注行为迁移、特定训练领域或神经影像发现的叙述性总结。目前仍不清楚神经影像文献是否显示出认知训练后任务相关激活汇聚的可重复模式，这些模式能否在儿童/青少年和年轻人内部被分别刻画，以及行为或干预特征是否能解释神经结果的变异性。基于坐标的元分析方法非常适合解决这些问题，因为它能在适应不同任务范式和实验设计的同时，识别异质性神经影像研究之间的空间汇聚。因此，本研究整合了三水平行为元分析与基于坐标的种子映射（SDM）元分析，以检验行为改善并描述认知训练后任务相关脑激活空间汇聚的年龄分层模式。
2. 材料与方法
研究人员遵循神经影像元分析的既有建议和SDM程序，进行了一项SDM元分析以综合认知训练后的任务相关脑激活变化。该综述按照PRISMA 2020指南进行报告，方案已在PROSPERO前瞻性注册（CRD42024599205）。
2.1. 纳入和排除标准
本研究纳入针对儿童/青少年（<18岁）和年轻人（18–35岁）的结构化认知训练干预研究，训练针对工作记忆、注意力、抑制控制、执行功能或相关过程。神经影像研究如果报告了使用峰值坐标的全局任务相关激活变化，并明确报告了零结果，则符合入选条件。行为资格在该神经影像合格集中单独评估。如果一项研究报告了可提取的扫描内任务表现数据，这些数据被编码用于元分析；未报告的研究则保留在SDM分析中但不纳入行为元分析。鉴于任务态fMRI证据基础有限，设计包括受试者内前后比较、组间设计以及组别×时间或条件×时间交互设计，这与先前关于训练相关神经效应的坐标元分析一致。仅感兴趣区研究以及无全局神经影像数据的研究被排除，以符合坐标元分析的标准。
2.2. 文献检索策略
研究人员检索了PubMed、MEDLINE、PsycINFO、Embase和Web of Science，时间从建库至2024年11月12日，使用与认知训练和任务态神经影像相关的检索词。此外，还通过2026年6月20日对纳入研究和相关综述的参考文献列表进行了筛选。研究筛选和数据提取由两位作者（TF和CL）独立进行。分歧通过讨论解决。在筛选决策和重复数据提取字段中，TF和CL在共识前的一致率为97%。对于每个筛选决策或提取字段，一致编码为1，不一致编码为0；一致率为一致数除以重复决策和字段总数。
研究层面信息包括样本特征、干预特征、对照条件和任务范式。干预特征包括训练方法（过程型vs.策略型）、适应性（自适应vs.非自适应）以及训练剂量，定义为训练次数和总训练时长。对于神经影像结果，提取了峰值坐标、坐标空间、统计值、任务类型和对比信息。报告零全局脑发现的研究以空峰值文件形式纳入，以减少仅综合阳性坐标发现的偏倚。
2.3. 行为元分析
行为效应以Hedges' g总结，正值表示改善。对于对照研究，g根据训练组和对照组之间的标准化差异计算，优先使用干预后得分，否则使用前后变化得分。对于单组前后设计，g根据标准化前后变化计算。对于公式推导的单组前后效应，当相关性不可用时，使用前后相关r = 0估计抽样方差。所有效应量均进行小样本校正。所有符合条件的结果和比较均作为独立效应量保留。由于若干研究贡献了多个效应量，研究人员使用三水平随机效应元分析模型来解释嵌套在研究内的效应量之间的依赖性。模型使用限制性最大似然估计。残余异质性通过Q_E和研究间与研究所内水平的方差成分量化；相应的I2值使用典型抽样方差计算。主要模型估计了所有纳入结局的合并行为改善。调节变量分析检验了行为效应是否因训练方法、适应性、任务迁移状态、训练剂量、研究设计和性别构成而异。分析使用R（版本4.6.0）中的metafor包（版本5.0-1）进行。
2.4. SDM元分析
使用SDM版本5.15进行基于坐标的神经影像元分析。所有坐标均转换为蒙特利尔神经病学研究所（MNI）空间。使用20毫米半高全宽各向同性高斯核重建研究水平激活图，并对全样本和年龄分层样本进行随机效应分析。主要SDM分析识别了认知训练后方向编码的训练相关任务激活效应的跨研究空间汇聚。对于组内前后对比，正方向和负方向分别代表训练后激活增加和减少。对于对照的组间或交互对比，正方向和负方向分别代表训练条件相对于对照条件的激活更高和更低。遵循先前的SDM坐标元分析，主要探索性图谱使用常规未校正阈值：体素级p < 0.005，绝对SDM-Z > 1，簇范围k ≥ 100体素。该阈值用于促进在异质性且有限的任务fMRI文献中探索性识别空间汇聚。探索性SDM元回归分析检验了干预和任务特征是否与激活模式的变异性相关。调节变量包括训练方法、适应性、任务迁移状态、行为改善、训练剂量、研究设计和性别构成。行为效应量作为研究水平的探索性调节变量输入。这些分析被解释为跨研究的空间汇聚证据，而非直接的研究内脑-行为耦合。年龄分层SDM分析旨在描述性地刻画儿童/青少年和年轻人内部的空间汇聚。根据PROSPERO中预设的“计划数据综合”部分，仅保留与相应显著主效应簇重叠的调节变量簇，以减少假阳性结果，这与先前研究一致。137个符合条件的对比分别进入主要SDM分析。为了评估样本内依赖性，使用SDM的Combine Images功能（r = 0.50）将来自同一样本的对比合并后重复了整体分析，生成77个样本水平图谱。
2.5. 敏感性和可靠性分析
行为结果的稳健性通过将假设的前后相关从r = 0变化到r = 0.70进行检验。小研究效应在将每个研究内的依赖效应使用逆方差权重合并后进行了描述性评估。诊断包括漏斗图、Egger回归、剪补法和PEESE模型。这些程序被视为互补的描述性诊断，而非可互换的校正；没有任何单一程序被作为推断的主要依据，推断仍基于三水平随机效应模型。对于SDM分析，使用留一法刀切分析评估稳健性，每次省略一项研究后重新运行元分析。详细的刀切结果见补充表S6–S8。
为了确定主要结果是否由研究设计驱动，行为元分析和SDM分析分别仅使用组内前后效应和对比重复进行。主要年轻成人年龄范围为18–35岁。作为边界敏感性分析，在将年轻成人组限制为平均年龄18–30岁的研究后，重复了年龄分层的行为和SDM分析。这一限制排除了三项行为研究和四项SDM研究，这些研究的参与者平均年龄超过30岁；相关研究和原因在补充表S3中注明。
2.6. 报告质量评估
TF和CL使用Lavallée等人描述的17项神经影像报告质量检查表（根据项目适应性调整）对所有纳入研究进行逐项独立评估。检查表涵盖抽样、任务设计、影像采集、预处理和统计报告；每项评分为0、0.5或1，总分从0到17。分歧通过讨论解决。报告质量作为行为敏感性分析中的研究水平调节变量进行检验，并未用作排除研究的依据。该工具评估报告完整性和技术方法学特征，而非正式偏倚风险；未进行单独的正式偏倚风险评估。检查表项目和逐项项目评分分别在补充表S4和S5中报告，最终报告质量评分包含在补充表S3中。
3. 结果
3.1. 研究选择和研究特征
研究选择过程总结于图1。儿童/青少年定义为年龄小于18岁的参与者，而年轻成人定义为年龄18–35岁的个体，用于年龄分层分析。去除重复后，筛选了2543条记录（标题和摘要），并评估了97篇全文报告。最终，64项研究符合SDM坐标元分析的纳入标准，贡献了137个合格的功能神经影像对比。行为元分析纳入了其中51项研究，贡献了205个效应量（总N = 1838）。有6项研究报告了全局零发现。在纳入的研究中，20项针对儿童/青少年，45项针对年轻人；一项研究在两个年龄组中分别报告了样本。
在神经影像证据中，总样本量为2416。儿童/青少年和年轻成人样本分别占神经影像数据的28.8%和71.3%。儿童/青少年组的平均年龄范围为7.75至16.62岁，年轻成人组为20.80至31.50岁。大多数干预为过程型（90.0%），61.3%使用自适应训练。工作记忆范式是最常见的扫描内任务（48.8%），受控/交互对比占合格神经影像对比的54.7%。
3.2. 行为元分析
3.2.1. 纳入设计的合并行为改善
三水平行为元分析显示，纳入设计的合并行为改善显著（来自51项研究的205个效应量；Hedges' g = 0.546；SE = 0.067；95% CI [0.414, 0.678]；z = 8.103；p < 0.001）。在儿童/青少年（来自12项研究的58个效应量；Hedges' g = 0.623；SE = 0.135；95% CI [0.359, 0.887]；z = 4.624；p < 0.001）和年轻成人（来自40项研究的147个效应量；Hedges' g = 0.516；SE = 0.076；95% CI [0.367, 0.665]；z = 6.797；p < 0.001）中也观察到显著合并效应。残余异质性总体较大（τ2between = 0.146；τ2within = 0.113；I2 = 69.6%；Q_E(204) = 678.45；p < 0.001）。
3.2.2. 探索性行为调节变量分析
探索性三水平调节变量分析识别了行为改善的几个候选变异来源。在总体样本中，迁移结果的效应小于受训练或相同任务结果（β = ?0.269；SE = 0.093；95% CI [?0.451, ?0.086]；z = ?2.889；p = 0.004），而训练次数更多与更大的行为改善相关（β = 0.002；SE = 0.001；95% CI [0.000, 0.005]；z = 2.047；p = 0.041）。总训练时长更长也与更大改善相关（β = 0.036每1000分钟；SE = 0.018；95% CI [0.000, 0.071]；z = 1.985；p = 0.047），而女性参与者比例更高与较小改善相关（β = ?0.065每10个百分点；SE = 0.032；95% CI [?0.126, ?0.003]；z = ?2.047；p = 0.041）。受控/交互设计相比组内前后设计显示较小效应（β = ?0.232；SE = 0.116；95% CI [?0.460, ?0.004]；z = ?1.994；p = 0.046）。
在儿童/青少年中，自适应训练的研究观察到更大的行为改善（β = 0.739；SE = 0.322；95% CI [0.108, 1.371]；z = 2.294；p = 0.022），训练次数更多（β = 0.002；SE = 0.001；95% CI [0.001, 0.004]；z = 2.816；p = 0.005）或总训练时长更长（β = 0.038每1000分钟；SE = 0.015；95% CI [0.010, 0.067]；z = 2.625；p = 0.009）的研究也显示出更大改善。在年轻成人中，自适应训练（β = ?0.304；SE = 0.138；95% CI [?0.574, ?0.034]；z = ?2.209；p = 0.027）、迁移结果（β = ?0.306；SE = 0.097；95% CI [?0.497, ?0.116]；z = ?3.149；p = 0.002）以及受控/交互设计相对于组内前后设计（β = ?0.478；SE = 0.131；95% CI [?0.734, ?0.222]；z = ?3.654；p < 0.001）均观察到较小的行为改善。
3.3. SDM坐标元分析
3.3.1. 主要任务相关激活变化
总体SDM分析显示，认知训练后存在七个显著的任务相关激活变化簇。激活增加的簇位于右侧顶上小叶（R SPL）、右侧枕极/初级视觉皮层（R OP/V1）、左侧小脑小叶IV/V，以及邻近右侧颞上回后部（R posterior STG）的区域。激活减少的簇位于左侧前扣带回/旁扣带回皮层（L ACC/paracingulate）、右侧岛叶和左侧后扣带回皮层（L PCC）。
在儿童/青少年中，检测到七个显著簇。激活增加见于右侧楔叶、右侧额中回（R MFG）、L OP/V1和右侧顶下小叶（R IPL），而激活减少见于左侧辅助运动区（L SMA）、邻近L MFG的区域和左侧岛叶。在年轻成人中，出现四个显著簇：R SPL/楔前叶区域激活增加，以及L ACC/旁扣带回、右侧岛叶和L PCC激活减少。
3.3.2. 探索性SDM调节变量效应
在总体样本中，任务迁移状态与一个与L ACC/旁扣带回主效应区重叠的簇相关，峰值位于R SMA（MNI = 8, 22, 54；SDM-Z = 2.111；p < 0.001；k = 1345）。
在儿童/青少年中，行为改善与一个与R MFG主效应区重叠的簇相关（MNI = 30, 50, 30；SDM-Z = 1.050；p < 0.001；k = 318）。其他调节变量效应包括双侧OP/V1和R IPL中的任务迁移状态、双侧OP/V1中的训练方法、右侧楔叶和邻近L MFG区域中的训练适应性，以及左侧枕中回（L MOG）中的训练次数和总训练时长。
在年轻成人中，行为改善与一个与右侧角回（R AG）重叠的簇相关。任务迁移状态与L ACC/旁扣带回主效应区重叠，峰值位于右侧内侧额上回（R medial SFG）。训练适应性与右侧楔前叶、L PCC和右侧额下回岛盖部（R IFG opercularis）的簇相关。训练次数与R SMA和左侧楔前叶的簇相关，而女性参与者比例与L PCC和R IFG三角部的簇相关。调节变量结果总结于表2。没有研究设计SDM调节变量簇符合预设的主效应重叠标准。
3.4. 可靠性和敏感性分析
行为结果对前后相关的替代假设具有稳健性。在r = 0至r = 0.70的相关值范围内，总体合并估计仍显著（Hedges' g范围 = 0.541–0.546；所有p < 0.001）。儿童/青少年（Hedges' g范围 = 0.609–0.623；所有p < 0.001）和年轻成人（Hedges' g范围 = 0.515–0.519；所有p < 0.001）的效应也仍然显著。
研究水平的小研究效应诊断未提供行为元分析中存在发表偏倚的一致证据。Egger检验在总体样本（p = 0.751）、儿童/青少年（p = 0.401）和年轻成人（p = 0.228）中均不显著。剪补法未估算缺失研究（k0 = 0），PEESE校正估计在所有组中保持正值。这些补充诊断被描述性解释；没有单一程序被视为决定性。
簇水平SDM漏斗和Egger诊断表明，不对称性在不同簇之间有所不同。在总体样本中，7个主分析簇中有4个显示p < 0.05，而在儿童/青少年中未检测到簇水平不对称性。在年轻成人中，4个主分析簇中有3个显示p < 0.05。
样本水平分析保留了总体主要分析中识别的全部七个簇，两个图谱之间存在大量空间重叠（Dice = 0.748）。
将行为元分析限制为组内前后效应后，仍显示显著的行为改善（g = 0.666；SE = 0.090；95% CI [0.490, 0.843]；p < 0.001）。同样，仅使用组内前后对比的SDM分析保留了总体分析中七个空间模式中的五个，涉及R SPL、左侧小脑小叶IV/V、R posterior STG、L ACC/旁扣带回和右侧岛叶；OP/V1和PCC模式未被保留。
报告质量敏感性分析未在主要的18–35岁数据集中识别出可靠的关联：总体样本（p = 0.678）、儿童/青少年（p = 0.307）和年轻成人（p = 0.145）均不显著。
将年轻成人年龄上限限制为30岁并未实质性改变主要行为元分析估计或年龄分层SDM分析中的总体空间汇聚模式。这些发现表明，主要结果不依赖于18–35岁的年龄上限。
留一法刀切分析表明，主要SDM簇不是由任何单一研究驱动的。在总体、儿童/青少年和年轻成人分析中，逐个省略单个研究后，主要簇保持稳定。
4. 讨论
通过将三水平行为元分析与任务态神经影像证据的坐标综合相结合，本研究考察了儿童/青少年和年轻成人在认知训练后的行为改善和任务相关激活变化。产生了三个主要观察结果。第一，认知训练与纳入结局中的可靠行为改善相关，且该效应在儿童/青少年和年轻成人中均存在。第二，神经影像发现不支持单一的激活变化方向。相反，任务相关激活汇聚在空间上分布，既包括增加也包括减少。第三，年龄分层分析分别描述了儿童/青少年和年轻成人内部的空间汇聚概况。
在行为层面，结果表明在广泛的结果集（包括受训练任务、近迁移、迁移和标准化测量）中存在可测量的合并改善。由于证据基础同时包含受控/交互和组内前后设计，这一总体估计不应被解释为统一的因果效应或不受限制的一般认知增强的证据。相反，它与先前工作一致，表明当受训练任务和结果测量共享认知操作、任务规则或表征需求时，训练相关改善往往最大。这种选择性解释也与计算机化训练在认知健康中年人群中对广泛认知益处的有限且低确定性证据一致。因此，本研究结果支持一种选择性的行为改善模式，其大小取决于干预内容与评估需求之间的匹配程度。
在神经层面，SDM结果揭示了分布在多个脑区的异质性激活汇聚模式。在顶叶、枕叶和小脑区域发现增加的汇聚，而在扣带-岛叶和后内侧皮层区域发现减少的汇聚。这种增加和减少的混合与先前的练习和训练研究一致，表明重复任务参与可伴随不同的激活模式，具体取决于任务需求、策略使用和学习阶段。任务相关激活的增加可能表明任务相关或补偿性加工系统的更强招募，而减少可能表明控制需求降低、加工效率提高或任务熟悉化。更广泛的健康人群神经影像综合同样支持分布式训练相关任务招募变化，而非单一局部机制。血管性认知障碍的功能网络证据进一步表明，训练可能伴随任务招募和网络组织的分布式变化。然而，这些解释应保持谨慎，因为坐标元分析识别的是报告峰值之间的空间汇聚，而非直接检验训练相关变化的神经机制。
本研究结果也扩展了（而非重复）先前Vartanian等人和Zhang等人的工作记忆神经影像元分析。这些研究专门关注工作记忆训练，并强调了任务相关控制和额顶系统中分布式变化。通过纳入更广泛的认知训练范式和年龄组，本综合还识别了顶叶、枕叶、小脑、扣带-岛叶和后内侧汇聚。这种部分重叠和差异可能反映了任务招募、策略选择和处理效率中的神经可塑性变化，但这些机制仍是对坐标发现的可信解释，而非直接证据。
当按年龄组进行分层分析时，儿童/青少年中的空间汇聚包括枕叶和额顶叶区域的增加，以及SMA、额叶和岛叶区域的减少。在年轻成人中，汇聚包括扣带-岛叶和后内侧区域的减少，以及R SPL/楔前叶区域的增加。这些发现刻画了各自年龄分层证据库内的模式，也可能反映跨研究中任务范式、训练内容和干预设计的差异。
应指出几个局限性。首先，坐标元分析总结了报告峰值的空间汇聚，无法恢复完整统计图谱，这限制了机制性解释。第二，纳入研究在训练方案、对照条件、行为结果、扫描任务和对比设计方面差异很大，这可能共同导致了本文观察到的分布式激活模式。各年龄层的研究数量和统计功效差异也可能影响表面上的空间汇聚差异。第三，探索性调节变量分析基于减少的有效样本量，应被视为假设生成而非确证性证据。此外，鉴于任务fMRI证据基础的异质性和有限性，以及使用与先前坐标元分析一致的未校正主要SDM阈值，报告中的SDM簇应被解释为探索性空间汇聚模式，而非确定性神经效应。总体和年轻成人图谱中部分簇水平的SDM不对称信号提供了额外谨慎理由。第四，行为和神经影像结果并不总是在同一分析水平上对齐。因此，本研究可以描述行为改善和激活汇聚如何在文献中共同出现，但无法建立个体研究内的直接脑-行为关系。最后，年龄分层结果应被解释为每个年龄组内的描述性模式，而非统计学上确立的发展性差异。项目特异性检查表评估了报告质量而非正式偏倚风险，这限制了对原始研究内偏倚的结论。
5. 结论
认知训练与儿童/青少年和年轻成人两组内的可靠行为改善相关。任务相关激活汇聚在年龄分层证据库内呈现空间异质性。研究结果不支持单一的定向神经效应，而提示训练相关激活变化更适合理解为在每个年龄组内观察到的分布式空间汇聚模式。行为调节变量结果进一步表明训练效应的结果依赖性变异，特别是对于迁移结果和训练暴露量。总体而言，本研究表明，认知训练后行为收益和任务相关激活变化在文献中共同出现，同时强调了解释坐标神经影像证据时的任务异质性。未来研究需要采用统一的任务设计、纵向方案以及更紧密对齐的行为和神经影像结果，以阐明训练设计和参与者特征如何塑造认知和神经变化。
补充材料可在以下网址下载：https://www.mdpi.com/article/10.3390/brainsci16080861/s1。表S1：PRISMA 2020检查表；表S2：数据库特定检索策略；表S3：纳入研究的特征；表S4：报告质量评估检查表；表S5：纳入研究的逐项报告质量评分；表S6：总体主要SDM分析的刀切分析；表S7：儿童/青少年主要SDM分析的刀切分析；表S8：年轻成人主要SDM分析的刀切分析；表S9：使用替代前后相关假设的行为敏感性分析；表S10：行为漏斗图、小研究效应和校正检查；表S11：主分析簇的SDM簇水平漏斗图和Egger诊断；表S12：依赖SDM对比的样本水平敏感性分析；图S1：行为元分析的轮廓增强漏斗图；图S2：显著主分析簇的簇水平SDM漏斗图。
