BRAIN GAMING EFFECTS ON MILD COGNITIVE IMPAIRMENT: A SYSTEMATIC REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To systematically review and synthesize the research findings regarding the effects of brain gaming interventions on cognitive function of older adults with cognitive impairments (CI). Methods: A systematic search was conducted using PRISMA guidelines. A combination of key terms (i.e. brain gaming, older adult, dementia, cognition) were used to search for relevant literature on common electronic databases (MEDLINE, PubMed, EMBASE, CINAHL, PsycInfo, Cochrane Library Databases). Two level eligibility criteria were used to identify potential peer-reviewed manuscripts: 1) titles and abstracts were carefully reviewed by reviewers; and 2) full manuscripts that passed Level 1 review were retrieved for inclusion consideration. Frequencies, ranges, means and standard deviations were used to evaluate the studies characteristics and quality. Results: 766 studies were identified as potential for inclusion. 215 studies were excluded as duplicates. 515 abstracts were screened for Level 1 review accordingly to a priori criteria. 51 abstracts passed level 1 review and underwent full manuscript review (Level 2). Seven articles met full eligibility criteria for data extraction. Total sample of 396 older adults (77 yrs ± 6) with CIs including dementia were analyzed. Studies’ treatment ranged from 20 minutes session to 100 minute session. Primary outcomes were memory, learning, executing function, and visuospatial attention and depression as secondary. Five out of seven studies showed positive cognitive effects from the brain gaming interventions. Conclusion: Our results suggest that brain gaming has an overall positive effect on the cognitive function of older adults with CI. Although, high level of evidence-based research studies are recommended to reach conclusive results.
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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 | 0,008 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».