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Enregistrement W4386938057 · doi:10.1177/20552076231203633

Effects of computer-based cognitive training combined with physical training for older adults with cognitive impairment: A four-arm randomized controlled trial

2023· article· en· W4386938057 sur OpenAlexaboutno aff
I‐Ching Chuang, Hui-Yan Chiau, Wan-Wen Liao, Yih‐Ru Wu, Chih-Hung Chang, Ching‐Yi Wu

Notice bibliographique

RevueDigital Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology, TaiwanChang Gung Medical FoundationHealthy Aging Research CenterMinistry of Education, IndiaChang Gung University
Mots-clésCognitive trainingTraining (meteorology)Randomized controlled trialCognitive impairmentCognitionPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyComputer trainingPsychologyMedicineComputer sciencePsychiatryMultimedia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective Combined physical (PHY) and cognitive (COG) training in sequential (SEQ) and simultaneous (SIMUL) sessions may delay the progression of cognitive impairment. To date, no study has directly compared in older adults with cognitive impairment the effects of COG training, PHY training, SEQ motor-cognitive training and SIMUL motor-cognitve training on specific indices of cognitive performance and activities of daily living (ADL). The purpose of this study was to determine whether SEQ and SIMUL motor-cognitive training can improve treatment outcomes compared with PHY or COG training alone. We also aimed to compare the effects of SEQ versus SIMUL motor-cognitive training on cognitive functions and instrumental ADL (IADL) in older adults with cognitive impairment. Methods A cluster randomized controlled trial was conducted. Eighty older adults with cognitive impairment were randomly assigned to COG, PHY, SEQ or SIMUL training groups. The intervention consisted of 90-min training sessions, totaling 36 sessions. Outcome measures were the Montreal Cognitive Assessment, three subtests of the Wechsler Memory Scale (WMS) and the Lawton IADL scale. Results Significant interaction effects between group and time were found in WMS-spatial span ( p = 0.04) and WMS-word lists ( p = 0.041). For WMS-spatial span, the SIMUL group showed outperformed the COG ( p = 0.039), PHY ( p = 0.010) and SEQ groups ( p = 0.017). For WMS-word lists, the SEQ group improve more than COG ( p = 0.013), PHY ( p = 0.030) and SIMUL ( p = 0.019) groups. No significant differences were found in IADL performance among four groups ( p = 0.645). Conclusions Our study showed SEQ and SIMUL motor-cognitive training led to more pronounced improvements in visuospatial working memory or verbal memory compared with isolated COG or PHY training for community-based older adults with cognitive impairment. For enhancing effects on IADL, we suggest the use of sensitive measurement tools and context-enriched cognitive training involving real-life task demands.

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)0,003
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 seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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