Repetition-lag memory training is feasible in patients with chronic stroke, including those with memory problems
Notice bibliographique
Résumé
PRIMARY OBJECTIVE: Repetition-lag memory training was developed to increase individuals' use of recollection as opposed to familiarity in recognition memory. The goals of this study were to examine the feasibility of repetition-lag training in patients with chronic stroke and to explore whether the training might show suggestions of transfer to non-trained tasks. RESEARCH DESIGN: Quasi-experimental. METHODS AND PROCEDURES: Patients (n = 17) took part in six repetition-lag training sessions and their gains on the training and non-trained tasks were compared to those of age-matched healthy controls (n = 30). MAIN OUTCOMES AND RESULTS: All but two patients completed the training, indicating that the method is feasible with a wide range of patients with stroke. The amount patients gained on the training task was similar to that of healthy controls (that is, the Group × Time interactions were by-and-large not significant), suggesting that patients with stroke might benefit to the same degree as healthy adults from this training. Both groups showed some indication of transfer to the non-trained backward digit span task and visuospatial memory. CONCLUSIONS: These findings show that repetition-lag memory training is a possible approach with patients with stroke to enhance recollection. Further research on the method's efficacy and effectiveness is warranted.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».