Impact of Aerobic Training on Cognitive Function and Quality of Life in Post Covid-19 Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cognitive deficits among COVID-19 survi-vors are currently reported by few studies. These studies report cognitive deficits in mild and moderate cases of the infection, with significant impairment of executive functions, memory, and attention. In addition, cognitive deficits have been reported in studies performed in the acute phase of the infection and in recovered patients. Aim of Study: To determine the therapeutic effect of aerobic training on cognitive function and quality of life in post covid-19 patients. Patients and Methods: A referred diagnosed thirty post covid-19 patients with mild cognitive impairment from both genders, with age ranged from (45-55) years old, were ran-domly assigned to equal two groups: A study group and a control group. Study group received aerobic training on a folding pedal machine in addition to cognitive rehabilitation on a commercially available computerized cognitive training platform (CogniFitTM) and control group received only cog-nitive rehabilitation on a commercially available computerized cognitive training platform (CogniFitTM) for 18 sessions every other day for 6 weeks, 3 sessions/week, each session for 50 minutes. All patients were evaluated with the Mini Mental State Examination (MMSE) and the Montreal Cognitive assessment (MoCA) scale and the quality of life was assessed by the quality of life (QoL) scale. The study was done in out-patient clinics of Abu Kier general Hospital. Results: The study revealed that there is a significant difference between study and control groups as the p-value was (0.001) which indicated that study group shows improve-ment in cognitive functions and quality of life style more than control group. Conclusion: The study revealed that six weeks of aerobic training combined with cognitive rehabilitation on a commer-cially available computerized cognitive training platform (CogniFitTM) for patients was a beneficial approach and improve cognitive dysfunction and quality of life in post covid-19 patients.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».