P1‐070: EFFECTS OF MULTI‐DOMAIN COGNITIVE TRAINING ON COGNITIVE PERFORMANCE, DEPRESSIVE SYMPTOMS, AND QUALITY OF LIFE IN COMMUNITY‐DWELLING ELDERLY
Notice bibliographique
Résumé
This study was to examine whether a multi-domain, group-based cognitive training could enhance cognitive performance, depressive symptoms, and quality of life in community-dwelling elderly. We recruited the participants of this study via local Community Health Centers and Senior Welfare Centers. Aged over 60 years were included in this study regardless of their level of cognitive functioning. The cognitive training was delivered in 60 minutes per session and 15 sessions in total. It was paper-based, group activities and covering multi-domains of cognition. Before and after the intervention participants’ cognitive performance, depressive symptoms, and quality of life were evaluated. The primary outcome measure was the Montreal Cognitive Assessment-Korean version (MoCA-K). The secondary outcome measures were Geriatric Depression Scale-Short Form (GDS-SF) and Geriatric Quality of Life-Dementia (GQoL-D). Data were analyzed via R i386 3.4.4. 206 elderly participated in and 162 data were eligible to analyze. The mean age of the subjects was 80.4 ± 6.5, and 85% of them were female. The MoCA-K score was significantly increased from 17.3 ± 6.4 to 19.4 ± 6.8 (p<0.001). GDS-SF score was decreased from 5.0 ± 3.9 to 4.4 ± 3.4 (p=0.004) and GQoL-D score was significantly increased (from 43.4 ± 13.8 to 45.0 ± 13.0, p=0.026). Score difference in MoCA-K was correlated with age (r=0.20), self efficiency (r=0.18), social support (r=0.22), and baseline MoCA-K score (r=-0.21). Regression analysis showed that the score difference in MoCA-K was influenced by age, social support, and baseline MoCA-K score (adjusted R2 = 0.295). Multi-domain, paper-based cognitive training improved the score on MoCA-K, GDS-SF, and GQoL-D. This study suggested that a structuralized multi-domain cognitive training could enhance cognitive performance as well as depressive symptom and quality of life in community-dwelling elderly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».