Cognitive Training in a Large Group of Patients Affected by Early-Stage Alzheimer's Disease can have Long-Lasting Effects: A Case-Control Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cognitive training in Alzheimer's disease (AD) has recently started to demonstrate its efficacy. We used our ‘puzzle-like’ task (GEO) as training for a large group of early-stage AD patients, to detect its effects over time. Method: AD patients ( N = 40) and healthy controls ( N = 40) were involved. Participants were administered the Geographical Exercises for cognitive Optimization (GEO) task. Participants underwent individual sessions with GEO three times a week for 2 months, and then their performance was recorded again. Lastly, at the 12-month follow-up the GEO task was administered for the last time. Results: Patients’ scores were significantly worse than controls’ scores only on a few neuropsychological tests. We ran a repeated measures GLM by considering groups’ performance on the GEO task at the assessment points. Results showed a significant main effect of group , and a significant effect of the interaction between group and time : patients’ performances both at the end of the training and at the follow-up were virtually identical to controls’ performances. Conclusions: Patients effectively acquired new procedural abilities, and their achievements were stable at follow-up. This study suggests the GEO is a useful strategy for cognitive training in AD, and should prompt further investigations about the degree of generalisability of patients’ acquired skills.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».