Effects of Eye Movement Exercise on Cognitive Function and Prefrontal Cortex Connectivity for the Elderly with Mild Cognitive Impairment: An fNIRS Study
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine the effects of an eye movement exercise intervention on cognitive function and prefrontal cortex connectivity in the elderly with mild cognitive impairment.METHODS Ten older adults with mild cognitive impairment participated in eye movement exercise consisting of saccadic eye movement, pursuit eye movement, vestibular-ocular eye movement, and vergence eye movement for 4 weeks.Cognitive function (MoCA-K), reaction time during stroop task, and prefrontal cortex connectivity were measured using the functional near-infrared spectrometric analyzer (fNIRS) before and after the intervention.RESULTS First, cognitive function of the elderly with mild cognitive impairment showed significant improvement after the eye movement exercise (p < .05).Second, reaction time decreased significantly from 1.16 to 0.91 ms after eye movement exercise.Third, the strength of prefrontal cortex connectivity (left OFCright FPC, right OFC -right FPC) increased after the intervention in the older adults with mild cognitive impairment.CONCLUSIONS The results of this study suggest that eye movement exercise is an effective intervention for improving cognitive function through improvement of brain functional connection in the elderly patients with mild cognitive impairment. 서론 서론경도인지장애(mild cognitive impairment, MCI)는 치매와 정상 노인의 중간단계로 기억력을 비롯한 여러 인지기능 장애를 보이며 일상생활을 영위하는 데 불편함이 없는 상태를 말하지만(Petersen, 2004), 치매로 진행될 확률이 매우 높은 치매 고위험군이다.특히, 한국의 경우 2010년부터 고령화 문제가 심각해지면서 경도인지장 애 환자 수도 매년 가파르게 상승하여 이후 5년간 4.3배 증가하였 으며(National Health Insurance Service, 2015) 정상 노인의 경 우 매년 1~2%가 치매(Petersen et al., 2001) 에 걸리는 반면, 경 도인지장애 환자는 10~15%가 치매(Busse et al., 2003)로 진행된 다고 보고되고 있다.따라서 최근 들어 치매 고위험군인 경도인지 장애를 대상으로 한 연구는 치매의 위험요인을 사전에 차단하고 조 기 발견하여 예방하는 차원에서 주목받고 있다.이에 인지 학습과
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».