Remote Learning for Adults with Mild Cognitive Impairment in the New Landscape of COVID-19 Restrictions
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Mild Cognitive Impairment (MCI) is a transitional stage between the expected cognitive decline of normal aging and the more serious decline of dementia. Research interest focuses on the protection of this transition, through a combination of therapeutic interventions. Μaterials and Methods: 45 individuals with MCI who were followed up by the interdisciplinary team of our Memory School attended an online remote educational program that consisted of a series of cognitive and occupational therapy interventions designed to maintain their cognitive, executive, motor and emotional skills during the COVID-19 period. At baseline and at twelve-month follow-up all patients underwent several  neuropsychological tests that included the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), the Mini Mental State Examination (MMSE), the Functional Cognitive Assessment Scale (FUCAS), the Geriatric Depression Scale (GDS) and the Functional Rating Scale of Symptoms of Dementia (FRRSD). Also, the Barthel Index scale and the Timed Up and Go (TUG) test were utilized to assess functionality and mobility, respectively.  Results: Within twelve months participants’ performance did not change significantly (MoCA; p=0.908, MMSE; p=0.625, FUCAS; p=0.782; GDS; p=0.218, FRSSD; p=0.18, Barthel Index; p=0.317, TUG; p=0.68). Results confirmed the hypothesis that cognitive, executive, motor and behavioral skills can be maintained through an online educational protocol during the COVID-19 lockdown period. Conclusions: It is proposed that similar educational protocols should be included in the design of strategic directions in the field of healthcare in MCI and dementia, especially in health crisis situations.
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.
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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».