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Enregistrement W4309202542 · doi:10.17816/rmmar111886

Study of the effectiveness of training using the “NeuroChat” brain–computer interface at a later age

2022· article· en· W4309202542 sur OpenAlexaboutno aff
I. Zakharova, Ilya V. Karunin, Н. В. Шарашкина, Nadezhda K. Runikhina, Sergey Lysenkov

Notice bibliographique

RevueRussian Military Medical Academy Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest (biology)Montreal Cognitive AssessmentPsychologyCognitionAnxietyAudiologyMedicineClinical psychologyCognitive impairmentPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This article examines the effectiveness of training using the increasingly popular braincomputer interface NeuroChat on a sample of older people. AIM: The purpose of this study is to determine the effectiveness and characteristics of training using the NeuroChat device. MATERIALS AND METHODS: The study involved 41 patients 6 men and 35 women aged 55 to 89 years with various comorbid conditions, undergoing planned treatment at the Russian Gerontology Research and Clinical Centre of the N.I. Pirogov Russian national research medical University. As research methods, a set of diagnostic tests was used: Montreal Cognitive Assessment (MoCA-test), Bourdons test (correction test), 10-word auditory-speech memory test, visual memory test, thinking test 4-th superfluous (4 subtests were used), The Hospital Anxiety and Depression Rating Scale (HADS), as well as the neurotraining using the NeuroChat braincomputer interface. RESULTS: By comparing the control test data with the test data conducted at the beginning of the study, the following results were obtained. Significant changes were found between groups in the 10-word memory test. It is also possible to note an improvement in the indicator of cognitive functioning in general (MoCA screening test), however, this indicator significantly improved in the control group. There was no correlation between the effectiveness of neurotraining with the use of the NeuroChat device and the number of sessions conducted. Changes in the psycho-emotional component of the life of the subjects were not found. CONCLUSION: The use of trainings using the NeuroChat device has a positive effect on the cognitive characteristics of older people without affecting the psycho-emotional sphere. The improvement in the characteristics of the cognitive sphere is confirmed by the results of diagnostic tests and occurs after the first use of the NeuroChat braincomputer interface. The authors consider it necessary to study the relationship between training using the NeuroChat device and improving the cognitive characteristics of people of different age groups, especially the improvement of auditory-speech memory.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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