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Enregistrement W4390795450 · doi:10.1186/s12906-023-04284-2

Utilizing fNIRS to investigate the impact of Baduanjin training on attentional function in post-stroke cognitive impairment patients: a study protocol for a randomized controlled trial

2024· article· en· W4390795450 sur OpenAlexaboutno aff
Xingchen Zhou, Yiwen Wan, Zhengxian Xu, Cancan Yu, Ziyi Wu, Zesen Zhuang, Rui Xia, Hongyu Wang, Shangjie Chen

Notice bibliographique

RevueBMC Complementary Medicine and Therapies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiofield Effects and Biophysics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBasic and Applied Basic Research Foundation of Guangdong ProvinceSanming Project of Medicine in ShenzhenNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésStroke (engine)CognitionMontreal Cognitive AssessmentRandomized controlled trialCognitive trainingPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyRehabilitationPsychologyCognitive declineLateralization of brain functionActivities of daily livingEffects of sleep deprivation on cognitive performanceMedicineCognitive impairmentAudiologyDementiaPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Post-stroke cognitive impairment (PSCI) is a prevalent complication among stroke survivors. It not only directly impacts patients' cognitive abilities but also hampers their capacity to regain independence in daily activities, consequently diminishing their quality of life. Among the various cognitive deficits following stroke, impaired attention is the most frequently observed, influencing not only daily functioning but also higher cognitive functions like working memory, executive functioning, and language.Emerging evidence indicates that Baduanjin, a traditional Chinese exercise, may have a positive impact on enhancing attention in older adults with mild cognitive impairment and stroke survivors. However, the precise mechanisms behind this effect remain unclear. In this study, we employed Baduanjin training as an intervention to address attention decline in post-stroke cognitive impairment patients and to delve into the potential mechanisms through which Baduanjin training may enhance attention in individuals with PSCI. METHODS: In this prospective randomized controlled trial, we plan to recruit 72 participants diagnosed with post-stroke cognitive impairment (PSCI). These participants will be randomly assigned in a 1:1:1 ratio to one of three groups: Baduanjin training(left hemisphere stroke and right hemisphere stroke) and conventional treatment.The conventional treatment group will receive standard rehabilitation sessions. In addition to conventional treatment, participants in the octogenarian training groups will undergo octogenarian training sessions lasting 40 min, five times a week, over a total period of 12 weeks.The primary outcome measures will include the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scale and the Attentional Lateralization Index. These assessments will be conducted by a trained evaluator before the start of the intervention and at weeks 6 and 12 after the intervention begins.Secondary outcome measures will be assessed using the baseline Mandarin version of the Oxford Cognitive Screening (OCS-P) scale, the simplified Fugl-Meyer Motor Function Assessment (FMA) scale, the Pittsburgh Rehabilitation Participation (PRPS) scale, and the Activities of Daily Living (ADL) scale before and after the intervention, respectively. DISCUSSION: This trial aims to examine the impact of Baduanjin training on attentional lateralization among patients with post-stroke cognitive impairment (PSCI). Functional brain imaging utilizing near-infrared spectroscopy will be employed to investigate how Baduanjin exercise influences the structural and functional connectivity of distinct brain regions or brain networks. TRIAL REGISTRATION: Chictr.org.cn, ID: ChiCTR2300076533 . Registered on 11 October 2023.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,005
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,004

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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