Brain training: rationale, methods, and pilot data for a specific visuomotor/visuospatial activity program to change progressive cognitive decline
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Research in the field of the aging brain has evolved to the extent that it is now commonly understood that actively engaging in cognitive tasks provides the potential of being beneficial in affecting the trajectory of age-related cognitive decline. What remains to be examined is the extent, and type, of program required to effect change in aging cognitively impaired individuals. METHODS: To address this issue, a cognitive program focusing on the use of visuospatial (VS)/visuomotor (VM) elements was applied to a group of six older individuals with identified progressive cognitive impairments. It was hypothesized that using tasks with VS and VM components may be beneficial in supporting overall brain performance, and subsequently assist individuals to perform well in various cognitive and behavioral tasks. RESULTS: Results showed that on many evaluative measures individuals remained stable, or improved in performance with medium-to-large effect sizes (e.g., 0.3-1.0). Thus, in a cognitively impaired population sample where decline would be the norm, our participants improved or remained stable. CONCLUSION: The novel application of a VS/VM training program shows promise in addressing global cognitive decline, by targeting a brain area susceptible to early disruptions and providing it with additional and ongoing stimulative tasks in an effort to bolster its functioning and subsequently overall brain functioning.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».