Effect of Tai Chi on Cognitive Function among Older Adults with Cognitive Impairment: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive decline occurs in all persons during the aging process and drugs can only alleviate symptoms and are expensive. Some researches demonstrated that Tai Chi had potential in preventing cognitive decline while others' results showed Tai Chi had no influence on cognitive impairment. Therefore, we conduct a systematic review and meta-analysis to assess the efficacy and safety of cognitive impairment patients practicing Tai Chi. METHODS: A comprehensive literature search was carried out in multiple databases, including PubMed, Cochrane, MEDLINE (Ovid), Web of Science, Embase, Scopus, PsycInfo (Ovid), CKNI, Wan Fang, VIP, SinoMed, and ClinicalTrails, from their inception to 1 July 2020 to collect randomized controlled trials about practicing Tai Chi for patients with cognitive impairment. Primary outcomes included changes of cognitive function and secondary outcomes included changes of memory functions. Data were extracted by two independent individuals and Cochrane Risk of Bias tool version 2.0 was applied for the included studies. Systematic review and meta-analysis were performed by RevMan 5.3 software. RESULTS: The results included 827 cases in 9 studies, of which 375 were in the experimental group and 452 were in the control group. Meta-analysis showed that Mini-Mental State Examination WMD = 1.52, 95% CI [0.90, 2.14]; Montreal Cognitive Assessment WMD = 3.5, 95% CI [0.76, 6.24]; Clinical Dementia Rating WMD = -0.55, 95% CI [-0.80, -0.29]; logical memory delayed recall WMD = 1.1, 95% CI [0.04, 2.16]; digit span forward WMD = 0.53, 95% CI [-0.65, 1.71]; and digit span backward WMD = -0.1, 95% CI [-0.38, 0.19]. No adverse events were reported in the included articles. CONCLUSION: There is limited evidence to support that practicing Tai Chi is effective for older adults with cognitive impairment. Tai Chi seems to be a safe exercise, which can bring better changes in cognitive function score.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».