A retrospective, observational study of real-world clinical data from the Cognitive Function Development Therapy program
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cognitive deficits are common in psychiatric and mental health disorders, making the assessment of cognitive function in mental health treatment an important area of research. Cognitive Function Development Therapy (CFDT) is a novel therapeutic modality designed to enhance cognitive function and regulate the autonomic nervous system through targeted exercises and activities focused on attention networks and memory systems. The therapy is tracked and based on Primary Cognitive Function (PCF) scores. Methods: This retrospective, observational study analyzed real world data from 183 children and adults undergoing CFDT to evaluate changes in cognition over time, incorporating both cognitive performance measures and an exploratory analysis of neurophysiological function. Objective neurophysiological measures in the form of the brain vital signs framework, based in event-related potentials (ERPs), were measured in a small subset of clients to explore the frameworks use in CFDT. Results: < 0.001] was found to influence the degree of cognitive improvement, suggesting the importance of early intervention for maximizing cognitive gains. The exploratory analysis suggested that CFDT may affect neurophysiological measures of information processing, particularly in basic attention, as reflected in increased amplitude in P300 measures. Discussion: While these initial findings are encouraging, caution is warranted due to the retrospective nature of the study, though overall, the results suggest a positive impact of CFDT on cognitive function.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».