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Enregistrement W4391438379 · doi:10.1161/str.55.suppl_1.wmp32

Abstract WMP32: Effect of Immersive Motor-Cognitive Training on Executive Function in Patients With Vascular Mild Cognitive Impairment: Aquasi-Experimental Study

2024· article· en· W4391438379 sur OpenAlexaboutno aff
Hong Chang, Siying Tian, Jie Zhao, Suai Li, Mengrao Li

Notice bibliographique

RevueStroke · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCognitionPhysical medicine and rehabilitationCognitive trainingCognitive impairmentStroke (engine)Executive functionsMotor functionPhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cerebrovascular disease is a common cause of vascular cognitive impairment (VCI) and may progress to vascular dementia at a relatively fast rate. Strengthening intervention in patients with mild VCI can delay cognitive decline and prevent vascular dementia. Purpose: To investigate the effect of an immersive motor-cognitive training program on executive function in patients with mild VCI. Methods: A total of 60 patients with mild VCI were divided into two groups: the intervention group (n=30) and control group (n=30). The participants were recruited from an outpatient Neurology clinic between May 2021 and January 2022. The intervention group was received immersive motor-cognitive training for 2 months, while the control group was received traditional motor-cognitive training during the same duration. Before the intervention and at the end of the first and second months of the intervention, executive function was assessed as the primary outcome using the Trail-Making Test (TMT)-A/B. General cognitive, speech function and balance function were evaluated as secondary outcomes using the Mini-Mental State Examination (MMSE)/Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Boston Naming Test, and Berg Balance Scale, respectively. Data analysis was performed using independent sample t-test, Chi-Square test, nonparametric test, and generalized estimation equation model. Results: Among 60 patients, 54 were completed the 2 month-follow-up. Our results showed that there is a significant time effect ( F =14.36, P =0.001) regarding the TMT-A score. In addition, significant time (F=7.28, P =0.001) and interaction effects (F=7.43, P =0.001) on the TMT-B score were noted. The MMSE score showed significant time (F=64.66, P =0.001) and interaction effects (F=12.01, P =0.002), and similar results were observed for the MoCA score with significant time (F=38.29, P=0.001) and interaction effects (F=22.89, P =0.001). The time effect of the Boston Naming Test score was also found to be statistically significant ( F =2.92, P =0.003). However, no significant differences were observed in the Berg Balance Scale score. Conclusion: Immersive motor-cognitive training may improve the executive function and general cognitive function in patients with mild VCI.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations0
Publié2024
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