Effect of Early Cognitive Training Combined with Aerobic Exercise on Quality of Life and Cognitive Function Recovery of Patients with Poststroke Cognitive Impairment
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.
Dossier post-publication
Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To explore the effect of early cognitive training combined with aerobic exercise on quality of life (QOL) and cognitive function recovery of patients with poststroke cognitive impairment (PSCI). Methods. Ninety PSCI patients treated in our hospital from April 2019 to April 2020 were selected as the subjects and were divided into the experimental group (EG) and control group (CG) according to the admission order, with 45 cases each. Patients in CG received conventional health education combined with rehabilitation training, and those in EG accepted early cognitive training combined with aerobic exercise so as to evaluate the clinical effect of different intervention modes on PSCI patients. Results. Compared with CG after intervention, EG obtained an obviously higher Stroke Specific Quality of Life scale (SS-QOL) score, Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score, Barthel Index (MBI) (BI) score and Functional Independence Measure (FIM) score (P < 0.001), and obviously shorter time for completing TMT-A and TMT-B (P < 0.001). Conclusion. Performing early cognitive training combined with aerobic exercise for PSCI patients can effectively improve their QOL and promote the recovery of cognitive function. Compared with conventional health education combined with rehabilitation training, this mode presents a higher application value. Further study will be conducive to establishing a better solution for patients.
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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) | 0,001 | 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