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Enregistrement W2973161626

치매환자에게 적용한 맞춤형 회상치료 프로그램이 인지기능과 우울, 삶의 질, 작업수행에 미치는 효과

2019· article· ko· W2973161626 sur OpenAlexaboutno aff
권미화, 김수경

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Korean Society of Occupational Therapy · 2019
Typearticle
Langueko
DomaineMedicine
ThématiqueDiverse Approaches in Healthcare and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyGeriatric Depression ScaleMemory spanTest (biology)GerontologyDementiaMedicinePsychiatryCognitionWorking memoryDiseaseDepressive symptoms
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

목적 : 본 연구에서는 지역사회의 경도인지장애 및 경도치매환자에게 개별 맞춤형 회상치료를 적용하여 인 지기능, 우울, 삶의 질 및 작업수행에 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 연구방법 : 재가노인지원센터에서 총 24명의 경도인지장애노인(12명)과 경도치매환자(12명)를 각 6명씩 무작위로 배정하여 실험군에는 개별맞춤형 회상치료를, 대조군에는 집단회상치료를 12주간 60분씩 주 1 회 적용하였다. 인지기능의 효과를 검증하기 위해 노인용 서울언어학습검사(Seoul Verbal Learning Test-Eldery, SVLT-E)와 숫자 외우기 검사(Digit Span Test), 단축형 한국판 보스톤 이름대기 검사 (Short-form Korean version Boston Naming Test; S-K-BNT)를 이용하였다. 우울은 단축형 노인 우울척도(Short version of Geriatric Depression Sclae; SGDS), 삶의 질은 치매노인 삶의 질 척도 (Geriatric Quality of Life-Dementia; GQOL-D), 작업수행은 캐나다작업수행측정(Canadian Occupational Performance Measure; COPM)으로 중재 전과 후에 평가하였다. 결과분석은 기술통계와 비모수통계를 이용하여 분석하였다. 결과 : SVLT-E의 경우, 즉시회상과 지연회상에서는 실험군과 대조군 모두 점수가 유의하게 향상되었으나 지연재인의 경우에는 실험군에서만 유의한 차이가 나타났다. DST는 두 집단 모두 유의미한 변화가 나타나 지 않았으며, S-K-BNT와 COPM은 실험군에서만 유의한 점수의 변화가 나타났다. SGDS와 GQOL-D 에서는 두 집단 모두 중재 전과 후에 유의한 점수의 변화가 확인되었다. 결론 : 맞춤형 회상치료 프로그램이 치매환자의 인지기능, 우울, 삶의 질과 작업수행에 긍정적인 효과가 있 음을 확인할 수 있었다. 따라서 추후, 재가치매환자를 위한 지역사회 작업치료의 적용 시 대상자에 특성 에 맞는 개별적 접근이 다양하게 활용되기를 기대한다.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,231 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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