Impact of repetitive transcranial magnetic stimulation with computerized cognitive enhancement training on change in cognitive function of mild cognitive impairment patients: Existing, sham treatment‐controlled, pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background This study aimed to investigate the effects of repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) and computerized cognitive enhancement training combined treatment on cognitive function in mild cognitive impairment (MCI) patients, comparing to the application of the rTMS alone and the sham stimulation. Method Six MCI patients received high‐frequency rTMS applied to the bilateral dorsolateral prefrontal cortex, followed by the computerized cognitive enhancement training. In addition, six MCI patients took high‐frequency rTMS alone. A sham stimulation was used as a control condition in 7 MCI patients. All stimuli were delivered at a frequency of two sessions per week for four weeks. Neuropsychological test was performed at each time points in each group. Result Although there was the main effect of interaction between time and group on the score of the Korean version of Montreal Cognitive Assessment, only participants of the rTMS single treatment group showed significant improvement of this score. Conclusion In order to overcome the weaknesses of previous studies confirming the efficacy of the combination therapy, this study included patients with MCI, which was the pre‐dementia stage, and included rTMS single treatment group, but did not confirm the clinical efficacy of the combination therapy. Small sample size, the baseline cognitive function score, and the ceiling effect of the group were considered to be the bias factor of this study and further studies supplementing these factors are needed.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».