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Enregistrement W4367053958 · doi:10.37766/inplasy2023.4.0091

Effects of yoga on people with Cognitive Dysfunction: a systematic review and Meta-analysis

2023· review· en· W4367053958 sur OpenAlexaboutno aff
Chunhui Zhou, Xiaolong Chang, Zhu Dong

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionMontreal Cognitive AssessmentRandomized controlled trialPhysical therapyMedicineMeta-analysisPsychological interventionCognitive impairmentSubgroup analysisPopulationClinical psychologyPsychologyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Review question / Objective: The population in this study is of patients with mild cognitive impairment; Intervention on yoga; Comparison of types of exercise, physical activity or health preaching, waiting list, etc; The outcome is an efficacy study that includes cognitive function, mental status, living ability, and so on; The study design is a randomized controlled trial.The aim of this study is to examine the status of differences in the efficacy of Yoga interventions in patients with mild cognitive impairment compared to non-Yoga interventions in patients with mild cognitive impairment and to clarify the effects of different yoga exercise regimens in patients with mild cognitive impairment through subgroup analyses.The study methods chosen were randomized controlled trials.Eligibility criteria: Patients with Cognitive Dysfunction who meet screening results on the mini-mental state examination (MMSE) or Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scales, or (diagnosed by clinicians and using any accepted diagnostic criteria) will be included.INPLASY registration number: This protocol was registered with the International Platform of Registered Systematic Review and Meta-Analysis Protocols (INPLASY) on 26 April 2023 and was last u p d a t e d o n 2 6 A p r i l 2 0 2 3 ( r e g i s t r a t i o n n u m b e r INPLASY202340091).

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,018
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2023
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Résumé présentoui

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