400 - Effects of Computerized Cognitive Training with an Elderly Community Sample
Notice bibliographique
Résumé
Community-focused programs that promote active and healthy aging can help preserve cognitive capacities, prevent or reverse cognitive deficits. Computer-based cognitive training (CCT) is a promising non-pharmacological, cost -effective and accessible intervention to face the effects of age-related cognitive decline. Previous studies proved CCT to have equal or better efficacy compared to traditional interventions. This comparative multifactorial study aims to test the efficacy of a CCT in a non-randomized community sample of 74 older adults: G1-CCT Experimental group (n=43) (Mean age M=72.21, SD=12.65) and G2- Paper-Pencil Control group (n=31; M=77.94, SD=10.51). Pensioners (97.3%), mostly women (83.8 %) with basic education (51.4%) and without dementia diagnosis, completed a cognitive training program of 17 or 34 group sessions (twice a week). G2 undertook a classic cognitive paper-pencil stimuli tasks. G1, performed, additionally, individual CCT with COGWEB® in a multimodal format (intensive training of attention, calculation, memory, gnosis, praxis, executive functions). Both groups completed Portuguese versions of Mini -Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MOCA); Geriatric Depressive Scale (GDS); Mini Dependence Assessment (MDA); WHOOQL 5 and Social Support Satisfaction Scale (ESSS) before and after participating in the program. Both groups reported better post-test scores on basic cognitive functions (MMSE, MOCA), Depression symptoms (GDS-30), subjective well-being and quality of life (WHOOQL-5). G1 presented higher MOCA and lower GDS scores before and after CCT, although, group differences become less expressive when interaction effects are considered. Results are in line with findings from past studies, CCT supported by the new technologies, is as a relevant cost-effective therapeutic tool for health professionals working with older adults. Particularly for preventive purposes of neuro-cognitive disorders.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».