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Enregistrement W4385728325 · doi:10.21203/rs.3.rs-3211475/v1

Computer-aided Cognitive Training Combined with tDCS Can Improve Cognitive Function and Cerebrovascular Reactivity After Ischemic Stroke: A Randomized Controlled Trial

2023· preprint· en· W4385728325 sur OpenAlexaboutno aff
Yin Chen, Ziqi Zhao, Jiapeng Huang, Tingting Wang, Yun Qu

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWest China Hospital, Sichuan UniversityHealth Commission of Sichuan ProvinceSichuan UniversityMinistry of Science and Technology of the People's Republic of China
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentTranscranial direct-current stimulationCognitive trainingCognitionRehabilitationPhysical medicine and rehabilitationStroke (engine)Physical therapyCognitive rehabilitation therapyMedicineActivities of daily livingRandomized controlled trialPsychologyCognitive impairmentInternal medicineStimulationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Cognitive impairment after stroke is one of the main functional disorders after stroke, with an incidence of up to 80%, which is the focus and difficulty of poststroke rehabilitation intervention. Computer-aided cognitive training (CACT) refers to the use of smartphones, tablet computers and other electronic devices to provide targeted training content for different cognitive function impairments. Transcranial direct current stimulation (tDCS), as a noninvasive brain stimulation technique, has shown some efficacy in the rehabilitation of cognitive impairment after stroke. This study examined the effectiveness of computer-assisted cognitive training and tDCS in the treatment of poststroke cognitive dysfunction and explored whether the combination of the two is better than any single therapy. Methods A total of 72 patients with PSCI admitted to the Department of Rehabilitation Medicine, West China Hospital, Sichuan University from November 2021 to September 2022 were randomly divided into the control group (n=18) that patients received conventional cognitive training, tDCS group (n=18), CACT group (n=18), and CACT plus tDCS group (n=18). All four groups were given conventional drugs and rehabilitation treatment. Each group received corresponding 20-minute treatment 15 times a week for 3 consecutive weeks. The main outcome was the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) to assess patients' cognitive function, and the secondary outcomes were the Instrumental Activities of Daily Living Scale (IADL) to assess activities of daily living and cerebral vesselfunction tested by transcranial Doppler ultrasound (TCD). Assessment is at baseline and posttreatment. Results Compared with baseline, the MoCA and IADL scores significantly increased after treatment (P<0.01) in all groups, but thecombined group showed better improvement than the other three groups (P=0.006, 0.002, 0.011), and there were no significant differences within the control group, CACT group and tDCS group. Only CACT combined with tDCS group showed an advantage in improving vasomotor reactivity (p ≤ 0.05). Conclusion The combination of CACT and tDCS could more effectively improve PSCI and the ability of daily living in patients with cognitive impairment after stroke, and that may be associated with cerebrovascular function. Trial registration number The study was registered in Chinese Registry of Clinical Trials (ChiCTR2100054063). Registration date: 12/08/2021.

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)0,002
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,344
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 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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