Computer-Assisted Cognitive Training for Patients with Severe Mental Illness: a Retrospective Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate the effectiveness of eight 45-minute sessions of computer-assisted cognitive training programme (CCTP) on improving the cognitive and functional performance of patients with Severe Mental Illness (SMI). METHODS: Medical records of 16 women and 13 men aged 26 to 62 (mean, 46.34) years who participated a CCTP were reviewed. The CCTP lasted a total of 6 hours in eight sessions over 8 weeks and comprised a series of mobile applications customised to patients' specific impaired cognitive domains. Pre- and post-test performance of cognition and functioning were assessed using the Montreal Cognitive Assessment Hong Kong version (HK-MoCA) and the Brief Assessment of Prospective Memory (BAPM), respectively. RESULTS: After the CCTP, the mean HK-MoCA score increased significantly (23.62 ± 5.34 vs 25.48 ± 3.75, d = 0.403, p = 0.001), with a significant increase in delayed recall (3.14 ± 1.75 vs 3.93 ± 1.44, d = 0.493, p = 0.003), and the mean BAPM score decreased significantly (1.44 ± 0.47 vs 1.26 ± 0.23, d = 0.486, p = 0.012). The improvement was greater in participants with primary-level education than in participants with secondary- or tertiary-level education in terms of the HK-MoCA score (3.83 ± 3.06 vs 1.35 ± 2.12, d = 0.942, p = 0.046) and the BAPM scores (-0.49 ± 0.43 vs -0.10 ± 0.29, d = 1.063, p = 0.035). CONCLUSION: Our shortened CCTP effectively enhanced the cognitive performance and daily functioning of patients with SMI. Verbal episodic memory showed the most improvement. The improvement was greater in those with primary-level education than in those with secondary- or tertiary-level education.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle