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Enregistrement W2528911420 · doi:10.1192/bjp.bp.116.182048

Adaptive working memory strategy training in early Alzheimer's disease: Randomised controlled trial

2016· article· en· W2528911420 sur OpenAlexaff
Jonathan Huntley, Adam Hampshire, Daniel Bor, Adrian M. Owen, Robert Howard

Notice bibliographique

RevueThe British Journal of Psychiatry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesKing's Health PartnersInstitute of Psychiatry, Psychology and Neuroscience, King’s College LondonKing's College LondonMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésWorking memory trainingChunking (psychology)Working memoryCognitive trainingCognitionFunctional magnetic resonance imagingPhysical medicine and rehabilitationAlzheimer's diseasePsychologyEffects of sleep deprivation on cognitive performanceMedicineDiseaseNeuroscienceCognitive psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Interventions that improve cognitive function in Alzheimer's disease are urgently required. AIMS: To assess whether a novel cognitive training paradigm based on 'chunking' improves working memory and general cognitive function, and is associated with reorganisation of functional activity in prefrontal and parietal cortices (trial registration: ISRCTN43007027). METHOD: Thirty patients with mild Alzheimer's disease were randomly allocated to receive 18 sessions of 30 min of either adaptive chunking training or an active control intervention over approximately 8 weeks. Pre- and post-intervention functional magnetic resonance imaging (fMRI) scans were also conducted. RESULTS: Adaptive chunking training led to significant improvements in verbal working memory and untrained clinical measures of general cognitive function. Further, fMRI revealed a bilateral reduction in task-related lateral prefrontal and parietal cortex activation in the training group compared with controls. CONCLUSIONS: Chunking-based cognitive training is a simple and potentially scalable intervention to improve cognitive function in early Alzheimer's disease.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations64
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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