Eficacia ejercicio basado en el hogar usando una aplicación móvil para mejorar las funciones cognitivas en pacientes con hipertensión: un sencillo diseño experimental
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo: El propósito de este estudio fue determinar el efecto del ejercicio en el hogar utilizando una aplicación móvil para mejorar las funciones cognitivas en pacientes con hipertensión. Métodos: Este estudio se realizó utilizando un sencillo diseño experimental con un grupo de prueba previa y posterior en un centro de salud pública ubicado en Java Occidental, Indonesia, de febrero a julio de 2019. Un programa de ejercicios basado en dispositivos móviles era una actividad de caminar en casa todos los días durante un mes. La muestra en el estudio se seleccionó mediante muestreo de conveniencia para adultos mayores de 18 años y diagnosticados con hipertensión. La Evaluación Cognitiva de Montreal (MoCA) se utilizó para medir la función cognitiva. Una prueba t pareada utilizada para analizar datos con el nivel de significancia se estableció en 0.05. Resultados: Un total de 120 participantes se inscribieron en este estudio. La edad media de la muestra fue de 56.42 ± 10.6 años, 70 (58.3%) eran hombres, 61 (50.8%) tenían un nivel educativo más bajo y 77 (64.2%) estaban desempleados. La puntuación media de MoCA mostró una mejoría después de la intervención, de 23.3 ± 3.42 a 26.7 ± 2.78, p = 0.010. Más detalladamente, hubo mejoría después de la intervención en el dominio de nomenclatura (2.930.34 vs. 3.141.06, p = 0.003), atención (2.39 ± 0.68 vs. 3.12 ± 1.04, p = 0.001) y abstracción (1.56 ± 0.49 vs. 2.01 ± 0.89, p = 0.043). Conclusión: El uso de una aplicación de ejercicio móvil fue efectivo, fácil de hacer con bajo costo para mejorar la función cognitiva y prevenir la demencia en pacientes hipertensos.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».