Impacto do treino cognitivo computadorizado em adultos com depressão moderada a grave: um estudo piloto
Notice bibliographique
Résumé
As principais alterações cognitivaspresentes nas perturbações depressivasocorrem ao nível da memória, atenção e funções executivas. Vários estudos revelam que os défices cognitivos tendem a permanecer após a remissão de outros sintomas depressivos. Investigação recente tem sugerido que o treino cognitivo computadorizado (TCC) poderá ser uma opção de tratamento eficaz, pois as intervenções que utilizam a tecnologia parecem demonstrar mais benefícios na estimulação das funções cognitivas e qualidade de vida comparativamente a programas tradicionais.Este artigo apresenta um estudo piloto que avaliao impacto de umTCC com recurso ao COGWEB® em pacientes com depressão moderada a grave (n=20). Destina-se, assim, a avaliar o efeito do TCC no humor (severidade de sintomatologia depressiva) e num conjunto de funções cognitivas (atenção, memória e funcionamento executivo).Os pacientes foram divididos entre um grupo experimental, que realizou duas sessões de treino cognitivo por semana (total de 12 sessões), e um grupo de controlo, sem treino cognitivo. Ambos realizaram pré e pós teste (antese depois da intervenção), onde foram aplicados o Inventário de Depressão de Beck e uma bateria de testes neuropsicológicos (Montreal Cognitive Assessment, Trilhas A e B, Teste do Relógio, Teste de Stroop e Auditory Verbal Learning Test).Concluiu-se que os pacientes que realizaram o TCC apresentaram uma melhoria na sintomatologia depressiva e alterações positivas em todas funções cognitivas avaliadas, comparativamente ao grupo de pacientes que não foi submetido a este treino cognitivoeque, no pós-teste, apresentou piores resultados nos domínios cognitivos avaliados.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».