Improving Gait Ability and Cognition Function through Action Observation Training in Elderly with Dementia
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundDementia is one of the most prevalent conditions among older adults.ObjectiveThis study aimed to investigate the effect of action observation training (AOT) on gait ability and cognition in older individuals with dementia.MethodsA total of 36 participants were randomly assigned to the experimental (n=18) or control (n=18) group. The 5-week intervention involved 45-min sessions. The participants engaged in general group exercises for 30 min. The experimental group watched a training video for 5 min, while the control group watched a scenic video. Subsequently, both groups underwent functional training for 10 min. All participants were assessed using a gait analyzer (G-walk), Dynamic Gait Index (DGI), timed up and go (TUG) test, and the Korean version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA-K) before and after the intervention.ResultsThe two groups showed significant within-group changes in gait velocity, cadence, stride length, DGI, and MoCA-K scores (p<0.05). However, the TUG test showed a significant differences only in the experimental group (p<0.05). A significant difference was observed between the experimental and control groups regarding the changes in gait velocity, cadence, DGI, TUG test, and MoCA-K score after the intervention (p<0.05).ConclusionsThe study suggest that AOT is effective in improving the gait and cognitive abilities of older individuals with dementia.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».