Acute effect of caffeine on physical and cognitive performance in individuals with neurological diseases
Notice bibliographique
Résumé
Introdução: A cafeína é um importante neuroprotetor e estimulador cerebral, podendo contribuir na prevenção e no retardamento do avanço de doenças neurológicas. Objetivo: Analisar o desempenho físico e cognitivo de pessoas com doenças neurológicas com e sem a ingesta de cafeína. Materiais e Métodos: Trata-se de um estudo piloto do tipo cruzado (crossover), com modalidade de pesquisa experimental, seguindo uma abordagem quantitativa e utilizando o método mono-cego, sendo aplicado os seguintes testes: Timed Up and Go (TUG), Avaliação Cognitiva de Montreal (MoCA), Teste de Caminhada de 6 minutos (TC6m), Prova de Romberg e teste de coordenação. Resultados: Observou-se que a ingestão aguda de cafeína não gera melhora no desempenho físico e cognitivo de pessoas com diagnóstico de Acidente Vascular Cerebral (AVC) e Doença de Parkinson (DP). Conclusão: Os dados apontam que a ingestão de cafeína pré-exercício não melhora o desempenho físico e cognitivo de pessoas com AVC e DP, considerando o MoCA, testes de equilíbrio e coordenação, TUG e TC6m.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».