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Enregistrement W3012877970 · doi:10.37914/riis.v2i2.54

Efeitos de um programa de estimulação cognitiva no funcionamento cognitivo de idosos institucionalizados

2019· article· pt· W3012877970 sur OpenAlexaboutno aff
Maribel Carvalhais, Tomás Almeida, João Bosco Azevedo, Tamára Sá, Iva Soares, Filipa Alves, Ana Filipa Duarte, Fabiana Paiva

Notice bibliographique

RevueRevista de Investigação & Inovação em Saúde · 2019
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enquadramento: devido ao envelhecimento populacional e ao declínio cognitivo associado à idade, torna-se necessário implementar programas de estimulação cognitiva que promovam o funcionamento cognitivo. A implementação deste tipo de programas pode prevenir o declínio cognitivo. Objetivos: avaliar os efeitos da implementação de um programa de estimulação cognitiva no funcionamento cognitivo de idosos institucionalizados. Metodologia: neste estudo participaram 9 idosos institucionalizados com idade média de 83,67 anos, sujeitos ao programa “Fazer a diferença” com 14 sessões de estimulação cognitiva, validado para a população portuguesa. Estudo com medidas repetidas de um grupo único recorrendo a questionário sociodemográfico e ao Montreal Cognitive Assessment (MOCA). Resultados: os resultados obtidos apresentam um aumento da média global do funcionamento cognitivo e, após a análise individual das avaliações, constata-se que 77,78% dos participantes apresentam uma melhoria dos resultados do MOCA. Conclusão: a implementação do programa demonstrou potencial de melhoria cognitiva sendo relevante para a aplicação em idosos institucionalizados, com vista à prevenção do declínio cognitivo. Os profissionais de saúde devem identificar alterações ao nível cognitivo, adequando as suas intervenções, promovendo assim o funcionamento cognitivo e a saúde.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,007

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,293 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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