Treino Cognitivo de idosos diagnosticados com a doença de Alzheimer a partir do uso de um aplicativo móvel
Notice bibliographique
Résumé
Introdução. O presente estudo aponta o uso de jogos como um possível recurso terapêutico na estimulação dos componentes de memória e lógica de pessoas idosas com demência. Objetivo. Analisar a utilização de um aplicativo móvel para o treino cognitivo de pessoas idosas diagnosticadas com a Doença de Alzheimer (DA) no Município de Belém. Método. Trata-se de um estudo descritivo com abordagem quantitativa. Foram realizadas 10 sessões de treino cognitivo com 6 pessoas idosas. O Montreal Cognitive Assessment Basic foi usado para a triagem cognitiva e o Clinical Dementia Rating para a classificação clínica da demência, ambos foram aplicados antes e depois do treino cognitivo. Os dados foram analisados a partir de estatística descritiva com representação em média e desvio padrão. Resultados. A média de idade dos participantes foi de 80±5,5 anos de idade e média de 2±1,7 anos de diagnóstico, com prevalência de mulheres e a maioria possui o ensino fundamental incompleto. Na avaliação cognitiva inicial, o aspecto de orientação foi o melhor pontuado e na reavaliação, notou-se o aumento na pontuação para orientação, abstração e nomeação. Conclusão. A aplicação de jogos pode ser uma alternativa para o treino cognitivo de pessoas idosas com a DA. Deste modo, observa-se a necessidade da realização de outros estudos com uma amostra maior, a fim de compreender a efetividade do recurso para a estimulação cognitiva dessa população específica.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».