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Enregistrement W3120958254 · doi:10.13005/bpj/2081

A Comparison Between Brain Vitalization Gymnastics and Elderly Gymnastics to Improving Cognitive Function Among Elderly

2020· article· en· W3120958254 sur OpenAlexaboutno aff
I Gusti Ayu Dwiantari, Anak Agung Ayu Putri Laksmidewi, I Made Oka Adnyana, I Putu Eka Widyadharma

Notice bibliographique

RevueBiomedical & Pharmacology Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealth and Well-being Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionBrain functionElderly peoplePhysical therapyPsychologyMontreal Cognitive AssessmentMedicineGerontologyCognitive impairmentPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Two of the most frequently elderly's health-associated problems are balanced disorder and cognitive decline. One of the solutions to prevent cognitive decline in the elderly is via performing brain vitalization gymnastics. According to these facts and arguments, the authors were interested in studying the effects of brain vitalization gymnastics performed twice every week for four weeks upon cognitive function in the elderly. Methods: This was a randomized pretest-posttest control group design study involving 38 elderly subjects who were registered in the geriatric subgroup of West Denpasar primary health care clinic. The subjects were equally divided into two groups, i.e., those who performed brain vitalization gymnastics and elderly gymnastics. Montreal Cognitive Assessment Indonesian Version(MoCA-Ina) score as tested with paired t-test among brain vitalization gymnastics and elderly gymnastics groups. Results: both groups before and after the exercise increased by 1.53 and 0.11 points, respectively. Furthermore, the brain vitalization gymnastics group had a statistically significant higher MoCA-Ina score as opposed to the elderly gymnastics group (p=0.047). Conclusion: This study had shown that brain vitalization gymnastics was more effective in increasing elderly's MoCA-Ina score as opposed to elderly gymnastics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,573
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,353 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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