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Enregistrement W2099361738 · doi:10.1017/s104161020700631x

Cognitive training for persons with mild cognitive impairment

2007· review· en· W2099361738 sur OpenAlexafffund
Sylvie Belleville

Notice bibliographique

RevueInternational Psychogeriatrics · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCognitive trainingCognitionRandomized controlled trialEffects of sleep deprivation on cognitive performanceCognitive declineCognitive remediation therapyPsychologyCognitive InterventionCognitive impairmentClinical psychologyMedicinePhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyDementiaPsychiatryDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent randomized control trials and meta-analyses of experimental studies indicate positive effects of non-pharmacological cognitive training on the cognitive function of healthy older adults. Furthermore, a large-scale randomized control trial with older adults, independent at entry, indicated that training delayed their cognitive and functional decline over a five-year follow-up. This supports cognitive training as a potentially efficient method to postpone cognitive decline in persons with mild cognitive impairment (MCI). Most of the research on the effect of cognitive training in MCI has reported increased performance following training on objective measures of memory whereas a minority reported no effect of training on objective cognitive measures. Interestingly, some of the studies that reported a positive effect of cognitive training in persons with MCI have observed large to moderate effect size. However, all of these studies have limited power and few have used long-term follow-ups or functional impact measures. Overall, this review highlights a need for a well-controlled randomized trial to assess the efficacy of cognitive training in MCI. It also raises a number of unresolved issues including proper outcome measures, issues of generalization and choice of intervention format.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,341 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations267
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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