EFFECT OF BRAIN FITNESS PROGRAMME ON COGNITION AND QUALITY OF LIFE AMONG SENIOR CITIZENS RESIDING IN OLD AGE HOMES: A PILOT STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Background: Indian population is facing an increase in proportion of elderly, which in future will increase the morbidity prole, if not dealt properly. The present study explored the feasibility of brain tness programme among senior citizens staying at old age homes. Methodology: The study was conducted among senior citizens of age 60 years and above residing in two selected old age homes of Ernakulam district. Out of the 40 senior citizens screened, 22 participants who fullled the research criteria were included in the study. The two old age homes were randomly assigned to experimental and control group using lottery method. A total of 16 participants (seven from experimental group and nine from control group) completed the pilot study. Pre-assessment of participants were conducted using Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and WHO Quality of life-OLD (WHOQOL-OLD). After the pre-assessment, the brain tness programme was administered to the senior citizens of experimental group for ten consecutive weeks. The post-assessment was conducted following the intervention, and at 3 months following the rst post-assessment using the same tools for both groups. Results: The data analysis showed a signicant change in the scores of cognition, and quality of life between experimental and control group on post-assessment1 which was sustained on post-assessment2. Analysis using Friedman's test showed signicant changes between pre assessment, post-assessment1 and post-assessment2 scores of cognition and quality of life among senior citizens of experimental group alone. Conclusion: Although the study results are promising, a large-scale study is necessary to establish the study outcome. The implementation of brain tness programme was well received by the participants and the study was found to be feasible.
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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 | 0,018 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| 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 ».