Working memory training and poetry-based stimulation programs: Are there differences in cognitive outcome in healthy older adults?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neuropsychological interventions have been mainly applied with clinical populations, in spite of the need of preventing negative changes across life span. Among the few studies of cognitive stimulation in elderly, surprisingly there is no enough research comparing direct and indirect active stimulation programs. OBJECTIVE: This study aims to verify wheter there are differences between two cognitive interventions approaches in older adults: a structured Working Memory (WM) Training Program versus a Poetry-based Stimulation Program. METHODS: Fourteen older adults were randomly assigned to participate into one of the two intervention groups. The assessed neurocognitive components were attention, episodic and working memory, communicative and executive functions. WM Training activities were based on Baddeley's model; Poetry-based Stimulation Program was composed by general language activities. Data were analyzed with one-way ANCOVA with Delta scores and pre and post-training tests raw scores. RESULTS: WM group improved performance on WM, inhibition, and cognitive flexibility measures, while Poetry group improved on verbal fluency and narrative discourse tasks. DISCUSSION: Both approaches presented benefits; however WM Training improved its target function with transfer effects to executive functions, being useful for future studies with a variety of dementias. Poetry-based Stimulation also improved complex linguistic abilities. Both approaches may be helpful as strategies to prevent dysfunctional aging changes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».