The Efficacy of a Home-Based, Augmented Reality Dual-Task Platform for Cognitive-Motor Training in Elderly Patients: A Pilot Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study introduces a novel home-based dual-task platform incorporating augmented reality (AR), COGNIMO, aimed at simultaneously enhancing cognition and physical abilities. The purpose of this study was to assess the effectiveness of this intervention in enhancing cognitive and physical abilities in elderly individuals with subjective cognitive decline, mild cognitive impairment (MCI), and mild Alzheimer's dementia. METHODS: A 12-week observational study enrolled 57 participants aged 60-85 years. Primary outcomes included changes in cognitive scores (Korean Mini-Mental State Examination, 2nd edition [K-MMSE-2] and Korean-Montreal Cognitive Assessment [K-MoCA]), while secondary outcomes measured physical parameters and depression scores between baseline and week 12 in the active and the control groups. RESULTS: Of 57 participants, 49 completed the study. The active group (≥12 sessions) exhibited significant improvement in K-MoCA compared to the control group (<12 sessions) (p=0.004), while K-MMSE-2 score changes showed no significant difference (p=0.579). Positive correlations between training sessions and K-MoCA changes were observed (r=0.31, p=0.038), emphasizing a dose-response relationship. Subgroup analyses revealed a distinction in cognitive changes, particularly in the MCI group. CONCLUSION: The COGNIMO platform showed positive effects on cognitive function in MCI patients, suggesting potential benefits for this population. The study highlights the potential of AR-integrated home-based interventions for cognitive enhancement in elderly individuals, underlining the need for further trials in the future.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».