Evaluation of scenario-based storytelling therapyas an intervention for cognitive impairment after ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore and evaluate the scenario-based storytelling therapy as an intervention on cognitive impairment after ischemic stroke. Methods Totally 64 patients with cognitive impairment after acute ischemic stroke were randomly divided into control group (n=31, and 1 case lost to follow-up) and intervention group (n=32 ) , the patients in the two groups were treated with basic treatment such as hypertension management, blood lipid regulation and healthy lifestyle intervention. The control group was given routine nursing and routine cognitive function training, and the intervention group was scenario-based storytelling therapy. The Mini-Mental State Examination (MMSE), The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) Hamilton Anxiety Rating Scale(HAM-A) score and the effective rate of intervention were compared between the two groups. Results The effective rate of the intervention group was 87. 50%(28/32) , which was higher than35. 48%(11/31) in the control group(P＜0. 05). After intervention, scores of MMSE and MoCA increased and HAM-A score decreased in two groups, and patients in the intervention group achieved better improvement in MMSE, MoCA and HAM-A compared with those in the control group(P＜0. 05). Conclusion The scenario-based storytelling therapy is potentially effective to improve the cognitive function of patients with cognitive impairment after ischemic stroke and relieve their anxiety status. (目的 探讨并评价情境故事疗法对于缺血性卒中后认知功能损害的干预效果。方法 选取64例急性缺血性脑卒中后认知功能损害患者随机分为对照组31例(失访1例)和干预组32例。对照组给予常规干预, 干预组在对照组基础上基于情境故事疗法进行认知功能干预。观察2组干预后的临床疗效, 比较2组干预前后简明精神状态检查(MMSE)量表、蒙特利尔认知评估量表(MoCA)和汉密尔顿焦虑量表评分。结果 干预组总有效率87. 50%(28/32)高于对照组的35. 48%(11/31), 差异有统计学意义(P＜0. 05)。干预后2组MMSE、MoCA评分升高, 汉密尔顿焦虑量表评分降低, 且干预组评分优于对照组, 差异有统计学意义(P＜0. 05)。结论 实施情境故事疗法有利于改善缺血性卒中后认知功能损害患者的认知能力, 缓解焦虑程度, 值得推广。)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».