The impact of aerobic exercise combined and computer cognitive training on cognitive function in patients with mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the changes of cognitive function in patients with mild cognitive impairment after aerobic exercise combined and computer cognitive training. Methods Four hundred and twenty patients were divided into two groups by random digits table method. The control group(200 cases) received general health education and rehabilitation training. The intervention group(220 cases) received aerobic exercise combined and computer cognitive training. The patients were assessed with Montreal Cognitive Assessment (MoCA) to evaluate their cognition before training, as well as after training. Results After intervention, the scores of the MoCA total score, naming, attention, language, memory, and orientation in the intervention group were 24.12 ± 2.18, 2.77 ± 0.42, 5.05 ± 0.88, 2.75 ± 0.56, 3.18 ± 0.91, 4.68 ± 0.87, the control group were 21.13 ± 2.13, 2.45 ± 0.56, 4.71 ± 1.10, 2.35 ± 0.69, 2.43 ± 0.81, 4.48 ± 0.96. There were statistically significant differences between the two groups (t=-11.278~-0.543, P 0.05). Conclusions The application of aerobic exercise combined and computer cognitive training could improve the cognitive function. Key words: Mild cognitive impairment; Aerobic exercise; Cognitive function; Computerized cognitive 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 | 0,001 |
| 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 ».