Effect of cognitive training on selected gait parameters in patients with stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background. Not only may early cognitive rehabilitation help stroke patients with their cognitive impairment, but it can also help patients restore their capabilities to do everyday activities. There isn’t much data on how cognitive training affects spatiotemporal gait variables in stroke survivors. Objective. To examine the impact of cognitive training on selected gait parameters in stroke patients. Subjects and Methods. Forty male and female patients with mild ischemic chronic stroke, ranging in age from 45 to 60 years, were recruited and distributed into two equal groups at random (G1 and G2). The Montreal Cognitive Assessment Scale (MOCA) and the Rehacom system were utilized to evaluate the patient’s cognitive function. The Biodex gait trainer device was utilized to measure several gait variables for all patients. Rehacom cognitive training and a selected physiotherapy program were administered to the study group (G1). The similar selected physiotherapy program utilized for the G1 was applied to the control group (G2). For eight weeks, the treatment was administrated three sessions each week, day after day. All variables were evaluated before- and after-intervention. Results. The step length and walking speed, as well as the MOCA scale score of G1, were significantly higher after treatment than those of G2 (p = 0.001). The correlation between step length and median reaction time (MRT) was moderate negative significant correlation (r = – 0.698, p = 0.001). Conclusion. Cognitive training has a beneficial impact on improving the selected spatiotemporal gait parameters in stroke patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».