VR‐based Physical Activity Improves Cognition in Frail Nursing Home Residents with Diagnosed or Suspected Dementia in Hong Kong
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical activity is a promising clinical intervention for slowing the progression of Alzheimer's disease. But it understudied in people with frailty. METHOD: A rehabilitation bike with immersive familiar VR streets in Hong Kong was provided for this physical activity intervention program. A total of 21 frail nursing home residents (age: mean = 81.17, sd = 9.06) with diagnosed or suspected dementia participated in a 12-week physical activity (PA) intervention program to verify if PA can improve cognition. All participants continued their standard care if any. Cognition (Montreal Cognitive Assessment/MoCA) and physical function (Activities of Daily Living/ADL-BI) were assessed before and after the intervention program. RESULT: MoCA scores improved significantly following the 12-week physical activity intervention, increasing from a mean of 14.39 (SD 5.59) to 17.61 (SD 7.41), with a mean difference of 3.22 (p <0.001). CONCLUSION: VR-based physical activity is an effective intervention for improving cognition in frail nursing home residents with diagnosed or suspected dementia. This results demonstrated the potential to slow the progression of AD.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».