Effects of attention training on patients with brain damage in convalescence
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore the effect of attention training on brain damage patients with attention disorders in convalescence.Methods In this study,60 patients with attention disorders in convalescence,who were selected by the Montreal Cognitive Assessment Scale(MoCA Scale),were randomly divided into two groups,with 30 patients in each group.The training group were given attention training and rehabilitation nursing based on conventional rehabilitation training for two months,while the patients in the control group received conventional rehabilitation training.All the patients were assessed by simple reaction time,cancellation test and Activities of Daily Living Scale(ADL Scale) at the time of admmission,one and two month after being hospitalized.Results There was no significant difference in MoCA scores,simple reaction time,cancellation test results and ADL score between the training group and the control group at the time of admmission(P0.05).After one to two months,the simple reaction time,cancellation test results in the training group were better than those in the control group with significant difference(P0.05),while the ADL scores showed insignificant difference in two groups.The simple reaction time,cancellation test results and ADL score in both groups got better with the prolonged recovery.Conclusion Giving attention training therapy and rehabilitation nursing to brain damage patients with attention disorders in convalescence,could helpfully improve their attention and activities of daily living.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».