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Enregistrement W4406223020 · doi:10.1002/alz.095088

Impact of Yoga in Transformation of Quality of Life of Alzheimer’s disease cases

2024· article· en· W4406223020 sur OpenAlexaboutno aff
Meenakshi Kaushik

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformation (genetics)Quality of life (healthcare)DiseaseGerontologyAlzheimer's diseasePsychologyMedicinePsychotherapistInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Alzheimer’s disease (AD) constitutes a formidable challenge, profoundly affecting the fabric of individuals' lives and intricately entwined with disturbances in their quality of life. This study embarks on a mission to unravel the transformative potential of a carefully crafted 12‐week yoga intervention, specifically tailored to address the multifaceted dimensions of quality of life. Our aim is to unravel the impact of a yoga intervention on their overall quality of life with AD and mild cognitively impairment subjects. Method A case control yoga interventional study was conducted on 30 subjects (male‐18 and female‐12) were enrolled from the department of neurology and neurocognitive assessments were done in department of Anatomy, AIIMS, New Delhi, India. All the participants, aged >60 years were recruited. The 12‐week yoga intervention entailed daily hour‐long sessions over 6 days. The multifaceted evaluation encompassed the Geriatric Depression Scale (GDS) including the evaluation of 15 questions and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scale including for overall quality of life assessment with measuring language, memory, attention, visuospatial, naming, delayed recall, abstraction, and orientation for quality‐of‐life of the AD subjects. Result The AD subjects cohort exhibited statistically significant enhancements (P < 0.001) in quality‐of‐life scores (GDS & MoCA) pre and post Yoga intervention. GDS scores of 15 questions experienced a remarkable transition from pre‐yoga (8.36 ± 2.7) to post‐yoga (5.13 ± 3.0). While total MoCA scores ascended from pre yoga (18.65 ± 4.13) to post yoga (25.06 ± 6.3). MoCA scores of individual points pre yoga includes language (1.10 ± 0.2), memory (no points), attention (3.54 ± 1.8), visuospatial (4.0 ± 1.30), naming (2.16 ± 0.4), delayed recall (3.55 ± 0.25), abstraction (0.50 ± 0.0), and orientation (3.80 ± 0.18). MoCA scores of individual points post yoga includes language (2.16 ± 0.6), memory (no points), attention (4.60 ± 1.3), visuospatial (4.90 ± 2.50), naming (2.85 ± 0.75), delayed recall (4.85 ± 0.50), abstraction (1.40 ± 0.20), and orientation (4.30 ± 0.45). Conclusion This discerning study illuminates the transformative potential of a 12‐week yoga program, showcasing significant enhancements in the quality of life of individuals grappling with mild to moderate Alzheimer’s disease.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,311 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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