A Hierarchical Multi-Dimensional Cognitive Training Program for Preventive Cognitive Decline in Acute Ischemic Stroke Patients: Study Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: One of the most popular ways to address cognitive decline is cognitive training. The fact that cognitive deterioration is permanent is one of the main issues. This issue might be resolved by preventive cognitive training when it is acute. As a result, this study aims to design and assess how well stroke patients respond to hierarchical, multi-dimensional preventative cognitive training. Objective: To describe the study design of this center implementation trial. Methods: Participants in the study will be recruited from a hospital in China and randomly assigned to the intervention group or the usual care group. Interventions will include four-week hierarchical multi-dimensional preventive cognitive training through a WeChat program. for Primary outcome measures will be the Montreal Cognitive Assessment, Mini-Mental State Examination, and Post-Stroke Cognitive Impairment (PSCI) Incidence. The secondary outcome measure will include the Hamilton Depression Scale, Hamilton Anxiety Scale, Modified Barthel Index, and National Institutes of Health Neurological Deficit Score. Outcomes will be measured at baseline, 12 weeks, and 24 weeks from the baseline. Results: We expect that the hierarchical multi-dimensional preventive cognitive training program will be easy to implement, and the cognitive function, cognitive psychology, ability of daily living will vary in each setting. Conclusions: The results will provide evidence highlighting differences in a new strategy of cognitive training through the WeChat program, which allows the home-based practice, puts forward an advanced idea of preventive cognitive training in the acute stage, and has the highest effectiveness of reducing cognitive impairment, and Alzheimer's disease.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».