Effect of computerized cognitive training on mood, cognition, and serum brain-derived neurotrophic factor level in late-life depression — a pilot randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Background The aim of this pilot randomized controlled trial was to test the feasibility of a computerized cognitive training targeting executive dysfunction in late-life depression and to investigate its impact on mood, cognition, and brain-derived neurotrophic factor (BDNF) levels. Methods A total of 28 community-living Chinese individuals aged 55–75 with moderate-to-severe depression and cognitive symptoms (but without mild cognitive impairment or dementia) were recruited from a community centre in Hong Kong. Participants were randomly allocated to either the experimental (receiving computerized cognitive training) or the control group (receiving computer-based health education). Both programs lasted for one hour and were conducted twice a week for 6 weeks at the community centre. We assessed mood using the Hamilton Rating Scale for Depression (HAM-D) and Patient Health Questionaire-9 (PHQ-9), cognition using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and serum BDNF levels at baseline and follow-up. We performed repeated measures analysis of variance to compare the differences in outcome changes between groups and correlation analysis to test if changes in mood and cognition correlated with changes in BDNF level. Results Our sample had a mean age of 66.8 (SD = 5.3) years, a mean HAM-D score of 19.4 (SD = 7.5), and a mean PHQ-9 score of 18.0 (SD = 6.3). No adverse effects were reported. Significant differences were observed between the experimental and control groups in changes in HAM-D (-8.4 vs. -2.9; group difference = -5.5; p = 0.01), PHQ-9 (-6.6 vs. -0.6; -6.0; p < 0.001), MoCA (1.4 vs. -1.3; 2.7; p = 0.001), and serum BDNF levels (in pg/ml; 2088.3 vs. -3277.4; 5365.6; p = 0.02). Additionally, changes in HAM-D, PHQ-9, and MoCA scores correlated significantly with changes in BDNF level. Conclusion With computerized cognitive training improving mood and cognition and increasing serum BDNF levels in 6 weeks, it may serve as a safe and effective evidence-based alternative or adjuvant treatment for late-life depression. Clinical trial registration https://www.chictr.org.cn/indexEN.html , identifier ChiCTR1900027029.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».