Evaluation of the efficacy of Tai Chi on the cognitive function of patients with mild cognitive dysfunction and research on its mechanism
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Studies have revealed that Tai Chi can enhance cognitive functions among patients with mild cognitive impairment (MCI). However, the precise mechanisms underlying this improvement remain elusive. Methods: Consequently, we conducted a study involving 54 elderly inpatients with MCI residing in a combined medical and elderly care facility in Chengdu, who were randomly divided into three groups: a control group engaging in daily living activities, a Tai Chi group that performed Tai Chi exercises in addition to control group activities, and a walking group that undertook walking activities as a supplement to the control group regimen. The intervention period lasted for 24 weeks, comprising 12 weeks of exercise and an additional 12 weeks of follow-up. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Trail Making Test-A (TMT-A), Auditory Verbal Learning Test (AVLT), and biochemical assessments (measuring brain-derived neurotrophic factor, BDNF, and platelet factor 4, PF4) were administered to investigate overall cognitive function, executive function, memory capacity, and changes in serum concentrations of BDNF and PF4 before, after, and during the follow-up period. Data were analyzed using IBM SPSS 26.0, with statistical methods encompassing descriptive analysis, ANOVA, rank-sum test, repeated measures ANOVA, and generalized estimating equations. Results: Our findings indicated that after 24 weeks of intervention, the Tai Chi group exhibited improvements in cognitive function, executive function, and memory compared to the control group. This enhancement may be attributed to an increased expression of serum BDNF. Discussion: In conclusion, our study underscores the potential of Tai Chi in ameliorating cognitive function among elderly patients with mild cognitive impairment, thereby offering significant implications for clinical prevention and treatment strategies targeting this condition.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».