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Enregistrement W4405367055 · doi:10.56808/2586-940x.1114

The effects of the brain training program on cognition among the older adults in Thailand

2024· article· en· W4405367055 sur OpenAlexaboutno aff
Chutima Thongwachira, Vilaivan Thongcharoen, Usa Khemthong, Natnarun Kleawklong

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive Abilities and Testing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionCognitive trainingGerontologyPsychologyTraining (meteorology)MedicineNeuroscienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Dementia is typically found in older adults, and negatively impacts cognitive function. The current study examined the effects of brain training programs with learning activities on cognitive function in older adults. Methods: We conducted a two-arm quasi-experimental study with participants who were over 60 years old and had Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores < 25 (n=66). The intervention group (n=33) performed a brain training program with learning activities based on social cognitive theory. MoCA scores were evaluated at baseline, immediately after activities were completed at Week 9, and 3 months after the activities were completed. Results: Sixty-six participants showed low MoCA. Mean MoCA scores at baseline in the control group (CG) and intervention group (IG) were 20.09 (SD = 2.89) and 19.82 (SD = 2.33), respectively; whereas MoCA scores immediately after activities were completed (Week 9) were 19.15 (SD = 2.06) for the CG and 24.24 (SD = 3.02) for the IG. Mean scores in the IG were significantly higher than those in the CG at Week 9 and 3 months (p < 0.01). Additionally, the mean cognitive function score in the IG at Week 9 and 3 months after the activities was significantly higher than the baseline (F = 116.87, p < 0.01). Conclusion: The brain training program adopted in this study could be used with older people in the community. Healthcare providers should encourage older people to regularly practice brain training at home.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,142
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,349 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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