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Enregistrement W4380883226 · doi:10.1002/alz.068365

The effect of brain exercise for improving cognitive function among cognitively impaired batik workers: A preliminary study in Indonesia

2023· article· en· W4380883226 sur OpenAlexaboutno aff
Clara Valencia Okky Wulandari, Astuti Prodjohardjono, Sekar Satiti, Amelia Nur Vidyanti

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience, Education and Cognitive Function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionMontreal Cognitive AssessmentMedicineBrain functionPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationPsychologyCognitive impairmentPsychiatryNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Brain exercise, also known as Brain Gym, aims to maintain brain health by exercising. The movements in brain exercise are focused to train contralateral and ipsilateral coordination, namely by doing hand and foot movements on different sides and the same side alternately. Brain exercise can restore the reticular activating system in the brain so that it can improve memory abilities. This study aimed to identify the effect of brain exercise for improving cognitive function among batik workers who had cognitive Method This study was one group pretest and posttest design. We conducted brain exercise on 47 batik workers with cognitive impairment who were chronically exposed to heavy metals in 2 batik centers in Gulurejo Village, Lendah, Kulonprogo, Indonesia. Subjects were examined for cognitive function before treatment using MoCA‐INA (Montreal Cognitive Assessment‐Indonesia version). The treatment of brain exercise was done 2 times a week for 3 months, with duration of exercise was 10 minutes. The cognitive function of the research subjects was re‐examined after 1 and 3 months of brain exercise. Result The mean age of the subject was 44 years‐old, with the median duration of being batik worker was 4 years (1‐15 years). The mean MoCA‐Ina score before treatment was 19.21 ± 4.86. After 1 month of treatment, there was an increase of MoCA‐INA score to 19.91 ± 4.81. After 3 months of treatment, the MoCA‐INA score futher increased to 22.45 ± 4.74. When further analyzed for each domain, we found that there were no differences after 1 month. However, there was a significant increase in the domains of attention (p = 0.004), language (p = 0.002), abstraction (p = 0.10), delayed recall (p < 0.001) and orientation (p = 0.001) after 3 months exercise. Conclusion Brain exercise may benefit for improving cognitive function among batik workers with cognitive impairment. This study could potentially be applied for other population with dementia to help improving the clinical outcome.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil0,811

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2023
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Résumé présentoui

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