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Enregistrement W4393871074 · doi:10.5530/ijopp.17.2.23

To Assess the Level of Cognitive Impairment in Hemodialysis Patient Using MoCA Scale: A Prospective Interventional Study

2024· article· en· W4393871074 sur OpenAlexaboutno aff
Malarvizhi Palanivel, Monisha Saravanan, Monika Sivakumar, Megasree Harish

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Pharmacy Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Satisfaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMontreal Cognitive AssessmentHemodialysisCognitive impairmentCognitionScale (ratio)Prospective cohort studyPhysical therapyInternal medicinePsychiatryCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Aim: To use the MoCA scale to measure the degree of cognitive decline in haemodialysis patients and to enhance cognitive function through training. Materials and Methods: Prospective interventional researches were carried out for a duration of 6 months. 57 haemodialysis patients were selected for the study. The decline in cognitive function was assessed using MoCA scale, and cognitive training was provided to improve cognition. Results: By observing the control and treatment groups without and with provision of cognitive training, the treatment group shows an improvement in the cognitive function from 57.33% to 63.07% and control group shows decline in cognitive function from 57.36% to 52.64%. Conclusion: This study demonstrates how cognitive training can stop cognitive aging. Therefore, starting cognitive training as soon as haemodialysis begins can reduce the likelihood of cognitive loss. Keywords: Haemodialysis, Cognitive impairment, MoCA scale, Cognitive training.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,670

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,376
Tête enseignante GPT0,586
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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