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
PURPOSE 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 OFC - right 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.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».