Figures of pre and post mean scores of MoCA in Group A and B in type 2 diabetes mellitus
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diabetes Mellitus (DM) is a chronic metabolic disorder caused byhyperglycemia, impaired insulin secretion, and insulin resistance. Type 2 diabetes mellitus(T2DM) is associated with an increased risk for cognitive dysfunction. Cognitive motor dual-task training forces the brain to process motor tasks in one of the four procedural memorycenters: the basal ganglia, cerebellum, supplementary motor area, and premotor cortex. Hence,it helps improve cognition and motor function in patients with T2DM.Methods: A randomized control study was conducted on 62 subjects with type 2 diabetes mellitus.Pre- interventional measures were measured using the MoCA scale to assess cognition. Theexperimental group [n=31] underwent cognitive motor dual tasks, along with aerobic training.The control group [n=31] received conventional aerobic and resistance exercises. Postinterventional outcomes were measured using the MoCA scale in subjects with T2DM.Results: Statistical analysis of the data revealed that there was a significant improvement incognitive function in experimental group A subjects, with a significant difference observed ingroup A compared to group B. The P value of MoCA was 0.0001 in experimental group Asubjects.Conclusion: Cognitive motor dual-task training (CMDTT) is more effective in increasingcognition in subjects with T2DM. Statistical analysis showed that group A (CMDTT) showedgreater improvement in cognitive function than the control group.Key words: Type 2 diabetes mellitus, cognitive function, cognitive motor dual-task training,Montreal cognitive assessment (MoCA).
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».