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Enregistrement W4390078600 · doi:10.1017/s1355617723007622

3 CI Cognitive Therapy: Initial Application in a Pilot Study to Improve Cognitive Impairment in Chronic Stroke Survivors

2023· article· en· W4390078600 sur OpenAlexaboutno aff
Edward Taub, Gitendra Uswatte, Karlene Ball, Victor W. Mark, Staci McKay, Brandon Mitchell, Jason A. Blake, Amy J. Knight, Chen Lin, Gary Cutter

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Neuropsychological Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActivities of daily livingCognitionPsychologyStroke (engine)Physical medicine and rehabilitationPhysical therapyMedicineClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: CI Cognitive Therapy (CICT) is a combination of behavioral techniques derived from CI Movement Therapy (CIMT) modified to apply to the cognitive domain, and Speed of (Cognitive) Processing Training (SOPT). SOPT is effective in improving cognitive function in the treatment setting and driving ability in everyday situations. The data concerning the effect of SOPT on other cognition-based instrumental activities of daily living (IADL) in everyday situations is incomplete. The strengths of CIMT, based on its Transfer Package (TP), are to facilitate 1) transfer of improved function from the treatment setting to IADL in everyday settings, and 2) long-term retention of the improved performance of IADL. This study sought to determine in a preliminary case series whether the TP of CI Movement Therapy combined with SOPT would have the same effect on a wide range of impaired cognition-based ADL. Participants and Methods: Participants were 6 adults with chronic stroke: mean chronicity = 36.2 months, (range, 16-56 months); mean age = 59.7 years, (range, 47-55); 1 female; 3 African American and 3 European American. Five had mild cognitive impairment, while one had moderate impairment. Participants received 35 hours of outpatient treatment in 10-15 sessions distributed over 2-6 weeks, depending on the participants’ availability. Sessions began with 1 hour of SOPT training followed by training of cognition-based ADL by the process of shaping, a common method in the behavior analysis field. Other behavior analysis methods employed in the TP of CI Movement Therapy were used, including: 1) behavior contracting, daily assignment of homework, participation of a family member in the training and monitoring process, daily administration of a structured interview assessing amount and quality of performance of 30 IADL, problem solving to overcome perceived (or real) barriers to performance of IADL. Participants were given daily homework assignments in follow-up and were contacted in periodic, pre-arranged phone calls to determine status, compliance and problem-solve. Results: All six participants showed marked improvement on the SOPT test similar to that in the Ball et al studies. However, here transfer to IADL outside the treatment setting was substantial. On the main real-world outcome, the Canadian Occupational Performance Measure (COPM), there were increases of 2.7±1.3 and 2.1±1.6 on the two scales (d’s = 1.9 & 1.3, respectively). (Changes on the COPM > 2 points are considered clinically meaningful and changes in d’ >.8 are considered large). On two other real-word measures, the Cognitive Task Activity Log (CTAL) and inventory of Improved and New Cognitive Activities (INCA), there was a marked increase during the acquisition phase of training. There was no loss in retention over the 6-16 months (mean = 12.2) of follow-up to date. Instead, the INCA showed strong further improvement after the end of treatment-setting training, especially in the New Activities Not Performed Since Before Stroke Onset category, going from a mean of 8.2 after training to 14.6 at the end of follow-up. Conclusions: These very preliminary results suggest that CICT may be an efficacious therapy for mild to moderate cognitive impairment in chronic stroke and possibly other disorders.

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)0,001
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 non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,330 · 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 non 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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