Impact of a mobile cognitive activity program on patients with mild cognitive impairment post-stroke: case study
Notice bibliographique
Résumé
Objective : This study aimed to investigate the effects of a mobile cognitive activity program on patients with mild cognitive impairment (MCI) caused by stroke, using a single-case study design. Methods: An case study design was employed in the study: Baseline A Traditional cognitive activity pro gram, Intervention Phase B: Mobile cognitive activity program, Return-to-Baseline A’: Reversion to the traditional program, Three stroke patients with MCI participated in the program for 30 minutes per session, five days per week, over three weeks (October 14–November 1, 2024). Assessments using online MoCA-K and CERAD-K were conducted at the end of each phase. Data were analyzed using SPSS 25.0 for descriptive statistics, including means and standard deviations. Results: The mean MoCA-K score improved from 20.33 (±2.08) during baseline A to 22.33 (±2.51) during intervention B and remained at 22.33 (±2.51) during the return-to-baseline A’. For the CERAD-K Trail Making Test A (TMA), the mean time improved from 129.66 seconds (±69.97) in baseline A to 108.00 seconds (±48.53) in intervention B, and further improved to 100.33 seconds (±38.68) in return-to-baseline A’. Conclusion: The mobile cognitive activity program had positive effects on patients with mild cognitive impairment caused by stroke, particularly in improving cognitive abilities related to language. This study provides foundational data for the application of mobile cognitive activity programs in stroke patients. Future research should further validate its effectiveness, allowing for broader use of such programs in the community.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».