Table_1_Effectiveness of Korean medicine treatments in improving cognitive function and prefrontal cortex activity in older individuals with mild cognitive impairment: retrospective observational study.DOCX
Notice bibliographique
Résumé
Background Mild cognitive impairment (MCI) is a growing concern among older adults, with limited effective pharmacological treatments available. Despite the potential of herbal medicine and acupuncture in managing MCI, there is a lack of research on their long-term effects on cognitive function and brain activity in clinical practice settings. This study aimed to address this gap by exploring the effects of a community-based program integrating herbal medicine and acupuncture on cognitive function and neural responses in older individuals with MCI. Methods Nineteen individuals were enrolled from a pool of 250 individuals registered in the 2021 Busan Dementia Prevention & Care Program. Participants with MCI received herbal medicine, acupuncture, and pharmacopuncture treatments over a 6-month period. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was administered at baseline and after 3 and 6 months to evaluate cognitive function. Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) was used to measure prefrontal cortex activity during cognitive task performance, including verbal fluency, Stroop color and word, and digit span backward tests. Results Seventeen participants (13 female; mean age, 69.5 years) with MCI completed the study. Following the 6-month intervention, they exhibited a significant increase in the MoCA total score over time [F<sub>(2.32)</sub> =10.59, p < 0.0001]. Additionally, the deoxygenated hemoglobin beta coefficient in the left frontopolar prefrontal cortex significantly decreased during the Stroop task after the intervention. Conclusion The Dementia Prevention & Care Program, which integrates herbal medicine and acupuncture, may enhance cognitive function in individuals with MCI. Moreover, the observed changes in prefrontal cortex activity after completion of the program suggest a need for further investigation of the underlying mechanisms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».