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Enregistrement W4401879950 · doi:10.1109/segah61285.2024.10639593

Ecologically Valid Tablet-based Cognitive Training: A Case Report of a Bilateral Thalamic Stroke Patient

2024· article· en· W4401879950 sur OpenAlexaboutno aff
Joana Câmara, Ana Rita Silva, Teresa Paulino, Sergi Bermúdez i Badia, Manuela Vilar, Eduardo Fermé

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpatial Cognition and Navigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionComputer scienceTraining (meteorology)Stroke (engine)Cognitive trainingArtificial intelligencePhysical medicine and rehabilitationPsychologyMedicineNeuroscienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bilateral thalamic infarcts are associated with severe and long-term impairments, leading to a poor functional prognosis. As a result, patients can exhibit a wide range of cognitive and behavioral deficits, including difficulties with attention, learning and memory, language, emotional processing, time perception, and loss of self-activation, manifested through apathy and indifference. Information and Communication Technology-based Cognitive Training (ICT-based CT) with more ecologically valid content may be valuable in intervening with these patients. Beyond enhancing motivation and engagement, such technologies can be equipped with several features, such as cue systems and errorless learning techniques, that assist patients with severe declarative memory deficits by minimizing errors and engaging alternative non-declarative memory routes to facilitate encoding and retrieval of new information. Herein, we present a case report of LT, a 41-yearold female patient, with 10 years of formal education, diagnosed with bilateral thalamic stroke who enrolled in a one-month tablet-based CT intervention with the prototype version of the NeuroAIreh@b platform. Prior to the intervention, LT was submitted to a neuropsychological assessment to characterize her cognitive abilities, emotional state (i.e., presence and severity of depressive symptomatology), quality of life, and functional abilities. The tablet-based CT intervention encompassed eight 45-minute sessions and involved performing four types of Reh@Apps incorporating CT tasks (i.e., cancelation, categorization, action sequencing and calculation) within daily life scenarios (i.e., the kitchen and the supermarket). After the CT intervention, LT was reassessed and demonstrated reliable increases in the Montreal Cognitive Assessment, Digit Symbol-Coding, and the Phonemic Verbal Fluency test, suggesting improvements in global cognitive functioning, processing speed and phonemic verbal fluency, respectively. Moreover, quantitative improvements in both immediate and delayed recall trials of the Free and Cued Selective Reminding Test indicated a slight improvement in verbal episodic memory. Concerning the emotional status domain, LT also reported less depressive symptomatology. Throughout the rehabilitation program, LT became progressively more autonomous when performing tasks, requiring fewer cues and verbal instructions from the therapist, which enhanced her engagement, emotional stability, and self-efficacy. A three-month follow-up reassessment revealed that her cognitive and emotional status reverted to baseline values. This case report highlights the potential of a personalized tablet-based CT, not only to improve learning and compensate for memory deficits but also to foster self-efficacy and well-being in patients with severe acquired brain injuries and poor functional prognosis. Future studies should focus on optimizing patient outcomes by exploring extended ICT-based CT within a comprehensive and multicomponent rehabilitation program delivered in community settings. These programs can be implemented life-long and can incorporate both compensatory strategies training that capitalizes on implicit learning and memory, and psychosocial interventions for caregivers (e.g., emotional support, psychoeducation) to further increase the patient’s adherence and generalization of gains to everyday life.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,656
Score d'incertitude au seuil0,797

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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