Impact of non-farmacological methods on improvement cognitive function in epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The quality of life of patients with epilepsy, their social activity and functioning depends not only on the presence of epileptic seizures, but also on the level of cognitive decline. Objectives The object of our study is impact of non-pharmacological methods on cognitive functions, decreasing of which deteriorates social activity in patients with epilepsy. Methods We have studied the features of clinical and psychopathological manifestations in patients suffering from epilepsy. The study covered 27 patients who were in inpatient care. The following psychodiagnostic techniques were used: the Toronto Cognitive Assessment TorCA, the MOCA and the MiniMult tests, Patient Social Functioning Questionnaire. Currently, a group of patients with cognitive decline cause by epilepsy is undergoing remote cognitive training on one of an online platforms, under our observation. Correction occurs throughout regular daily performance, assessment of cognitive functions is carried out on three indicators: attention, memory and thinking Results The following results of the study were observed: initially decreased memory in 88,8 % patients and the level of cognitive decline were directly proportional to the duration of the illness, this category of patients has reduced activity and limited social contacts.The result of the use of cognitive training is an increase in all three indicators. Conclusions The results of the study indicate the need for further study of the features of cognitive disorders in epilepsy and the use of methods of psychotherapeutic correction.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».