Telehealth Rehabilitation for Cognitive Impairment: Randomized Controlled Feasibility Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nonpharmacological interventions are needed to support the function of older adults struggling with subjective cognitive impairment (SCI), mild cognitive impairment (MCI), and dementia due to Alzheimer disease (AD). Telerehabilitation aims to provide rehabilitation at a distance, but cognitive rehabilitation by videoconferencing has not been explored. OBJECTIVE: The objective of this study was to compare goal-oriented cognitive rehabilitation delivered in-person with videoconferencing to determine whether telehealth cognitive rehabilitation appears feasible. METHODS: Random assignment to in-person or telehealth videoconferencing cognitive rehabilitation with a combined between-subjects, multiple baseline single-case experimental design, cognitive rehabilitation was delivered by a therapist to 6 participants with SCI (n=4), MCI (n=1), or dementia due to AD (n=1). RESULTS: Two of the 6 participants randomly assigned to the telehealth condition withdrew before beginning the intervention. For those who participated in the intervention, 6 out of 6 goals measured with the Canadian Occupational Performance Measure improved for those in the in-person group, and 7 out of 9 goals improved for those in the telehealth group. CONCLUSIONS: Delivery of cognitive rehabilitation by telehealth appeared feasible but required modifications such as greater reliance on caregivers and clients for manipulating materials.
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 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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,002 |
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 ».