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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».