The effectiveness of Tai Chi for patients with mild cognitive impairment: a systematic review and meta−analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore the effectiveness of Tai Chi on cognitive function in patients with mild cognitive impairment (MCI). Methods According to the PRISMA guidelines, randomized controlled trial (RCT) literature on the efficacy of Tai Chi on MCI patients was searched in China National Knowledge Network (CNKI), China Biomedical Literature Database (CBM), Wanfang Data, China Scientific Journal Database (VIP), PubMed, Embase, Duxiu Database, Web of Science and Cochrane Library from their inception to April 2024. The risk of bias in each study was appraised using the Cochrane risk−of−bias tool using Revman 5.4. Random effect model or fixed effect model was used to compare the effects of Tai Chi and control conditions on baseline and post−intervention assessment of cognitive function. Meta−analysis was performed using Stata15.0 software. Results Nine studies fulfilled the inclusion criteria. Tai Chi significantly improved Montreal Cognitive Assessment (MoCA, SMD, 1.43, p < 0.00001), Delayed Recall Test (DRT, SMD, 0.90, p < 0.00001), verbal fluency test (VFT, SMD, 0.40, p < 0.00001), and Trail Making Test (TMT, SDM, −0.69, p < 0.00001) in MCI patients. Subgroup analyses showed that 24-forms Tai Chi was more effective than 8-forms Tai Chi in improving MoCA (SMD, 1.89, p < 0.00001) and 10-forms Tai Chi was more effective than 24-forms Tai Chi in improving DRT (SMD, 1.53, p < 0.00001). Conclusion Tai Chi improved cognitive function in MCI patients, and Tai Chi types might be the influence factor on Tai Chi improving the global cognitive function and memory function in MCI patients. Systematic review registration https://www.crd.york.ac.uk/prospero/ .
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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 | 0,014 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».