The Efficacy of a Home-Based, Augmented Reality Dual-Task Platform for Cognitive-Motor Training in Elderly Patients: A Pilot Observational Study
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Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle