5 Cognitive Rehabilitation Using Teleneuropsychology. A Cohort Study in South America
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The COVID-19 pandemic has affected the continuity of cognitive rehabilitation (CR) worldwide. However, the use of teleneuropsychology (TNP) to provide CR has contributed significantly to the continuity of treatment. The objective of this study was to measure the effects of CR via the TNP on cognition, neuropsychiatric symptoms, and memory strategies in a cohort of patients with Mild Cognitive Impairment (MCI). Participants and Methods: A sample of 60 patients (60% female; age: 72.4±6.96) with MCI according to Petersen criteria was randomly divided into two groups: 30 cases (treatment group) and 30 controls (waiting list group). Subjects were matched for age, sex, and MMSE or MoCA. The treatment group received ten weekly CR sessions of 45 minutes weekly. Pre-treatment (week 0) and post-treatment (week 10) measures were assessed for both groups. Different Linear Mixed Models were estimated to test treatment effect (CR vs. Controls) on each outcome of interest over Time (Pre/Post), controlling for Diagnosis, Age, Sex, and MMSE/MoCA performance. Results: A significant Group (Control/Treatment) x Time (pre/post) interaction revealed that the treatment group at 10 weeks had better scores in cognitive variables: memory (RAVLT learning trials p=0.030; RAVLT delayed recall p=0.029), phonological fluency(p=0.001), activities of daily living (FAQ p=0.001), satisfaction with memory performance (MMQ Satisfaction p=0.004) and use of memory strategies (MMQ Strategy p=0.00), and a significant reduction of affective symptomatology: depression (GDS p=0.00), neuropsychiatric symptoms (NPIQ p=0.045), Forgetfulness (EDO-10 p=0.00), Stress (DAS Stress p=0.00). Conclusions: This is the first study to test CR using teleNP in South America. Our results suggest that CR through teleNP is an effective intervention to improve performance on cognitive variables and reduce neuropsychiatric symptomatology compared to patients with MCI. These results have great significance in the context of the COVID-19 pandemic in South America, where teleNP is proving to be a valuable tool.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».