Cognitive impairments in patients with treatment resistant epilepsy and complex rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Background. The study of features of comorbid pathology in patients with epilepsy is of particular interest due to the high prevalence of this pathology and a significant impact on the quality of life of patients and their social adaptation. Aim. The aim of the research was to detect versatile cognitive impairments and affective disorders in epilepsy, and to study the results of cognitive training and psychoeducation. Materials and methods. The theoretical analysis of modern scientific researches in the field of cognitive and affective impairments during epilepsy was carried out. We studied the features of clinical and psychopathological manifestations in patients, suffering from epilepsy. The study covered 146patients (85 men and 61 women) who were in inpatient care. The following psychodiagnostic techniques were used: the MOCA test, the Toronto Cognitive Assessment (TorCA), the MiniMult test, the Münsterberg test, the quality of life scale, the Hamilton scale of depression and anxiety. Results. This publication offers the results of a study of cognitive and affective disorders the quality of life in patients who suffer from epilepsy and the results of online cognitive training and psychoeducation. We found cognitive decline in 88% of patients with epilepsy and improvement of cognitive functions by methods of non-pharmacological correction. Conclusions. Affective and cognitive disorders significantly affects the quality of life of patients, their ability to work and socialization. The conducted research showed that compared to the control group of healthy persons, patients with epilepsy showed improvement in their cognitive decline, anxiety and depressive disorders. Cognitive online training appeared to be effective for the patients with epilepsy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».