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Enregistrement W3110222815 · doi:10.51656/psycause.v10i2.40771

Le rappel de rêves chez les aînés présentant un trouble cognitif léger

2020· article· fr· W3110222815 sur OpenAlexvenueno aff
Florence Belzile, Geneviève Sansfaçon-Gagnon, Béatrice Sasseville, Mélissa Mailloux, Célyne Bastien

Notice bibliographique

RevuePsycause revue scientifique étudiante de l École de psychologie de l Université Laval · 2020
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude s’intéresse à l’effet d’un programme d’activité physique (PAP) sur la fréquence de rappel de rêves (FRR), un potentiel marqueur des capacités mnésiques, et sur les difficultés de sommeil des aînés présentant un trouble cognitif léger de type amnésique (TCL-a), prodrome probable de la maladie d’Alzheimer (MA). Quinze TCL-a de 60 ans et plus (M = 74, ET = 6.67) ont suivi un PAP de 12 semaines. La FRR est mesurée à l’aide du Questionnaire sur la fréquence de rappel de rêves (QFRR), alors que les symptômes d’insomnie à l’aide de l’Index de Sévérité de l’Insomnie (ISI). Un test-t pour échantillons appariés révèle que la FRR a significativement augmenté après la participation au PAP, suggérant ainsi son efficacité pour améliorer les capacités mnésiques des TCL-a. Un test du khi-carré d’indépendance statistique révèle que la fréquence des symptômes d’insomnie ne diffère pas significativement après la participation au PAP, témoignant de son incapacité à améliorer les difficultés de sommeil chez cette population. Également, l’amélioration des capacités mnésiques ne semble pas liée à la diminution des difficultés de sommeil. Cette étude exploratoire permet de mettre en évidence les bienfaits potentiels d’une intervention d’activité physique pour prévenir l’évolution du TCL-a vers la MA.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,236 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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