THE EFFECT OF MINDFULNESS-ORIENTED RECOVERY ENHANCEMENT INTERVENTION ON POSTSTROKE COGNITIVE IMPAIRMENT
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background About one-third of stroke patients are affected by cognitive impairment, and there is evidence that Mindfulness-based interventions (MBIs) can improve cognitive function. Objectives This study aimed to examine the effects of cognitive intervention based on Mindfulness-Oriented Recovery Enhancement (MORE) on cognitive function in patients with Post-Stroke Cognitive Impairment (PSCI). Methods A non-randomized controlled trial was conducted. A total of 44 patients with PSCI were enrolled, with 24 in the intervention group and 20 in the control group. The control group received routine rehabilitation therapy (RT), and the intervention group received 45-60 minutes of cognitive intervention based on MORE twice a week for four weeks plus RT. Results In the intervention group, 21 participants reached the standard of active participation. In intervention group, the mean change of global cognitive function (Montreal Cognitive Assessment, MoCA) after intervention compared with before intervention was 2.33 (95%CI: 1.73 – 2.93, p<0.001), while in the control group, the mean change of MoCA was 1.25 (95%CI: 0.77 – 1.72, p<0.001). Using a per- protocol analysis, the score of MoCA in the intervention group improved significantly compared to that in control group. The intervention group also showed significant improvement in attention, depressive symptoms, mindfulness, self-efficacy, resilience, and quality of life compared to the control group (p < 0.05, respectively). Conclusions The cognitive intervention based on MORE is feasible and effective in improving the cognitive function of patients with PSCI, as well as relieving depressive symptoms and quality of life.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».