Effect of speech auditory feedback training on cognitive function in patients with post stroke
Notice bibliographique
Résumé
Objective To observe the intervention effect of Forbrain speech auditory feedback training on cognitive dysfunction in patients with stroke. Methods 120 patients with cognitive dysfunction after stroke were divided into experimental group 1(n=40), experimental group 2 (n=40)and control group(n=40). The control group accepted conventional rehabilitation, while the experimental group 1 received Forbrain speech auditory feedback training additionally, and the experimental group 2 received the non-standard Forbrain speech auditory feedback training additionally.All the cases were assessed with Montreal cognitive assessment scale (MoCA)before and 10 weeks after intervention. Results After 10-week intervention, the scores of structure skills(2.05±0.50), attention and concentration(2.15±0.36), memory(2.18±0.59) and the total score of MoCA(17.53±2.41) in experimental group 1 were higher than those in experimental group 2 (1.80±0.46, 1.90±0.44, 1.90±0.55, 17.53±2.41) and control group(1.78±0.53), 1.85±0.36, 1.70±0.56, 17.18±2.37) (all P<0.05). The Scores of language in experimental group 1(2.03±0.48)and experimental group 2(1.85±0.53) were higher than those in control group(1.70±0.46) (all P<0.05). Conclusion Forbrain speech auditory feedback training can improve cognitive function of patients with stroke. Key words: Stroke; Cognition disorders; Forbrain speech auditory feedback training
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».