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Enregistrement W2893972840 · doi:10.3389/fphys.2018.01396

Can Long-Term Regular Practice of Physical Exercises Including Taichi Improve Finger Tapping of Patients Presenting With Mild Cognitive Impairment?

2018· article· en· W2893972840 sur OpenAlexaboutno aff
Lingli Zhang, Yilong Zhao, Chao Shen, Lei Le, Junjie Dong, Dongchen Zou, Jun Zou, Miao Wang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesShanghai University of Sport
Mots-clésFinger tappingMedicineMontreal Cognitive AssessmentTappingDementiaPhysical therapyCognitive impairmentCognitionPopulationAudiologyPhysical medicine and rehabilitationGerontologyDiseaseInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Mild cognitive impairment (MCI) is a brain disease with both anatomical and functional alterations. There is clear evidence that individuals that are diagnosed with MCI have a high risk to develop dementia in the next 2-5 years compared to an age-matched population with a non-MCI diagnosis. The present study aimed to investigate whether the finger tapping frequency of patients with MCI was different from that of healthy individuals without MCI, and whether Tai Chi, a traditional Chinese movement discipline, could improve the finger tapping frequency of MCI patients. Methods: The study population consisted of subjects of ≥50 years of age. Group one included 40 subjects without exercise habits from communities of Yangpu District in Shanghai, and group two included 60 subjects from a Tai Chi class in Shanghai Elderly University of Huangpu District. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and a finger tapping test were conducted to assess the finger tapping frequency of all subjects. Results: The MoCA score of MCI subjects was significantly lower compared to subjects without MCI (P<0.01), and was not influenced by age, weight or height. The finger tapping frequency of MCI subjects’ left hands was significantly lower compared to that of healthy subjects without MCI (P<0.01), and a similar trend was observed for the subjects’ right hand. The MoCA score of MCI subjects in the Tai Chi class was significantly lower than that of healthy subjects without MCI (P<0.01), which was not influenced by age, weight or height. The finger tapping frequency of MCI subjects’ right hands was lower compared to that of healthy subjects in the Tai Chi class without MCI (P<0.05), but no significant difference regarding the finger tapping frequency of the left hand was observed. Conclusion: These findings suggested that finger tapping frequency of MCI subjects was significantly lower compared to normal subjects without MCI, and long-term Tai Chi exercise could reduce this significant difference. Moreover, there was no significant difference between groups for the subjects’ non-dominant (left) hand.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations20
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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