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Enregistrement W2064792024 · doi:10.1159/000350026

A Pilot Study of Training and Compensation Interventions for Mild Cognitive Impairment

2013· article· en· W2064792024 sur OpenAlexaff
Susanna Konsztowicz, Jerine Anton, Joelle Crane, Parastoo Moafmashhadi, Lisa Koski

Notice bibliographique

RevueDementia and Geriatric Cognitive Disorders Extra · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMemory impairmentPsychological interventionCompensation (psychology)Cognitive impairmentCognitive trainingPsychologyCognitionRandomized controlled trialClinical psychologyClinical trialPhysical medicine and rehabilitationMemory testPhysical therapyMedicinePsychiatryInternal medicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<b><i>Background:</i></b> This pilot clinical trial sought to estimate the feasibility and efficacy of two interventions aimed at improving memory performance in geriatric clinic patients with mild cognitive impairment. <b><i>Methods:</i></b> Fifteen participants were randomized to either a memory training group or a memory compensation group. <b><i>Results:</i></b> Recruitment rates were low, whereas adherence and retention rates were acceptable. The memory training group improved in self-reported memory abilities and satisfaction with memory. The memory compensation group improved on one objective memory test but showed no consistent changes on any other outcomes. <b><i>Conclusion:</i></b> Effect size estimates will inform the design of larger clinical trials.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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