The effect of a game training intervention on cognitive functioning and depression symptoms in the elderly with mild cognitive impairment: A randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to explore whether game training could improve cognitive functioning and depression symptoms in the elderly affected by mild cognitive impairment (MCI). METHODS: A non-blinded randomized controlled trial was conducted. Participants were 72 patients with MCI and depression from a nursing home in Wuhan. Participants were randomized to either the intervention group or the control group (n = 36 each). The intervention group received regular nursing care plus game training for 50 min, three times per week for 8 weeks, whereas the control group received only regular nursing care during the same research period. Cognitive functioning and depression symptoms were tested in both groups at baseline and at the end of the 8-week intervention. We used the Montreal Cognitive Assessment and the 15-item Geriatric Depression Scale to assess cognitive functioning and depression symptoms, respectively. RESULTS: The 8-week game training intervention significantly improved the cognitive and depression scores when compared with the control group and baseline scores (p < 0.05). No significant difference was observed in the control group (p > 0.05). CONCLUSIONS: Our results suggest that the implementation of game training can improve the cognitive functioning and depression symptoms of the elderly with MCI, indicated that can be widely used.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».