Individualised computerised cognitive training (iCCT) for community-dwelling people with mild cognitive impairment (MCI): results on cognition in the 6-month intervention period of a randomised controlled trial (MCI-CCT study)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Computerised cognitive training (CCT) can improve the cognitive abilities of people with mild cognitive impairment (MCI), especially when the CCT contains a learning system, which is a type of machine learning (ML) that automatically selects exercises at a difficulty that corresponds to the person’s peak performance and thus enables individualised training. Methods We developed one individualised CCT (iCCT) with ML and one basic CCT (bCCT) for an active control group (CG). The study aimed to determine whether iCCT in the intervention group (IG) resulted in significantly greater enhancements in overall cognitive functioning for individuals with MCI (age 60+) compared with bCCT in the CG across a 6-month period. This double-blind randomised controlled study was conducted entirely virtually. The 89 participants were community-dwelling people with a psychometric diagnosis of MCI living in Germany. The iCCT stimulates various cognitive functions, especially working memory, visuo-constructional reasoning, and decision-making. The bCCT includes fewer and simpler tasks. Both CCTs were used at home. At baseline and after 6 months, we assessed cognitive functioning with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). A mixed-model ANCOVA was conducted as the main analysis. Results Both CCTs led to significant increases in average global cognition. The estimated marginal means of the MoCA score increased significantly in the CG by an average of 0.9 points (95% CI [0.2, 1.7]) from 22.3 ( SE = 0.25) to 23.2 ( SE = 0.41) points ( p = 0.018); in the IG, the MoCA score increased by an average of 2.2 points (95% CI [1.4, 2.9]) from 21.9 ( SE = 0.26) to 24.1 ( SE = 0.42) points ( p < 0.001). In a confound-adjusted multiple regression model, the interaction between time and group was statistically significant ( F = 4.92; p = 0.029). The effect size was small to medium (partial η 2 = 0.057). On average, the participants used the CCTs three times per week with an average duration of 34.9 min per application. The iCCT was evaluated as more attractive and more stimulating than the bCCT. Conclusions By using a multi-tasking CCT three times a week for 30 min, people with MCI living at home can significantly improve their cognitive abilities within 6 months. The use of ML significantly increases the effectiveness of cognitive training and improves user satisfaction. Trial registration ISRCTN14437015; registered February 27, 2020.
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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 | 0,010 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».