Assessment and comparison of cognitive function tests in abacus trained and untrained students aged 8-12 years in the South-Indian population
Notice bibliographique
Résumé
Introduction and Aim: During childhood period, cognitive decline could manifest as learning disability. Cognitive abilities, which have a strong relationship with synaptic plasticity an amazing property of the brain is mandatory for the growing demands and challenges. Our study focuses on the effect of memory tasking (abacus training) on cognitive abilities in children. The aim of the study is to assess the cognitive functions of children who had undergone level one abacus training in the age group of 8-12 years and to compare the cognitive functions between children trained and untrained in abacus. Materials and Methods: The study was approved by ICMR-STS 2018 and institutional ethics committee. It was conducted in children aged 8-12 years, who were age and BMI matched and were untrained and trained in abacus level one, between June-July 2018. Seventy participants, majority being females (fourth-fifth standard), were recruited from a school in Puducherry. Anthropometric indices were recorded, and baseline cognitive parameters were assessed by MoCA. Results: The total median scores for MoCA were 28 (27-29) and 26 (23-28) in study and control groups respectively (p=0.016). Values for trail making test A was 44.89 sec (study group), 56.20 sec (control group) (p=0.04) and trail making test B was 94.7 sec (study group) and 125.3 sec (control group; p=0.03) respectively. In letter cancellation test, the scores were 31.8(study group) and 31 seconds (control group; p=0.019). Conclusion: Abacus training improves all three domains of cognition and learning abilities in children.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».