O Kolačićima na ovom sajtu

Ovaj sajt koristi kolačiće kako bismo poboljšali Vaše onlajn iskustvo. Ako nastavite da koristite ovaj sajt, a niste promenili podešavanja u vezi sa kolačićima, pretpostavljamo da se slažete sa našom upotrebom kolačića. Za više informacija o tome kako da promenite podešavanja u vezi sa kolačićima, posetite našu stranicu politika upotrebe kolačića.

Prihvati
Izaberite svoju platformu i kupite
Isprobajte na mesec dana besplatno uz 10 licenci...
Čemu služi nalog?
Dobro došli u CogniFit! Dobro došli u CogniFit!

Molimo da potvrdite da je kognitivni trening i procena namenjena vama. Kreiraćete nalog za ličnu upotrebu. Ovaj nalog je posebno namenjen da vam pomogne u testiranju i treningu vaših kognitivnih veština.

Molimo da potvrdite da je kognitivni trening i procena namenjena vašim pacijentima. Kreiraćete nalog za upravljanje i kontrolu pacijenata. Putem ovog naloga vaši pacijenti mogu da treniraju uz CogniFit i obavljaju procene .

Molimo da potvrdite da je trening i/ili procena namenjena članovima vaše porodice ili prijateljima. Kreiraćete nalog za porodice. Ovaj nalog je posebno namenjen za članove vaše porodice i nihov pristup CogniFit-ovim procenama i treninzima.

Molimo da potvrdite da je kognitivni trening i procena namenjena učesnicima vašeg istraživanja. Kreiraćete nalog za istraživače. Ovaj nalog je posebno namenjen da pomogne istraživačima u sprovođenju njihovih istraživanja u oblasti kognitivnih područja.

Molimo da potvrdite da je kognitivni trening i procena namenjena vašim učenicima. Kreiraćete nalog za upravljanje i kontrolu učenika. Putem ovog naloga vaši učenici mogu da treniraju uz CogniFit i obavljaju procene.

loading

Za korisnike od 16 godina i starije. Deca mlađa od 16 godina mogu da koriste CogniFit zajedno sa roditeljem, ako i roditelj ima nalog na platformi za porodice.

Klikom na Prijavi Se ili korišćenjem CogniFit-a, potvrđujete da ste pročitali, razumeli i složili se sa CogniFit korišćenja i sa Privatnosti.

corporativelanding_STUDY-HOLISTIC-ASSESS-SENIOR-WELLNESS_social_picture

CogniFit: Kognitivna Procena za Holističku Procenu

Naučne publikacije o važnosti sporovođenja holističke procene kod starijih osoba

Ova stranica služi za informisanje. Ne prodajemo proizvode koji leče bolesti. CogniFit-ovi prozvodi, koji su namenjeni lečenju određenih bolesti, su u fazi provere. Ako ste zainteresovani, molimo Vas posetite našu CogniFit Platformu za Istraživače
  • Putem platforme za istraživače na lagodan način se mogu kontrolisati rezultati i učesnici istraživanja

  • Testira i trenira više od 23 kognitivne veštine učesnika istraživanja

  • Pogledajte i uporedite kognitivni napredak učesnika istraživanja

Započni Sada
loading

Originalan Naziv: A Holistic approach to assess older adults’ wellness using e-health technologies.

Autori: Hilaire J. Thompson1, George Demiris1,2, Tessa Rue3, Evelyn Shatil4,5, Katarzyna Wilamowska2,Oleg Zaslavsky1 i Blaine Reeder1.

  • 1. Nega i Zdravstveni Sistemi, Medicinski Fakultet, Univerzitet u Vašingtonu, Sijetl, Vašington.
  • 2. Odeljenje za Obrazovanje u Medicini, Medicinski Fakultet, Univerzitet u Vašingtonu, Sijetl, Vašington.
  • 3. Centar za Statistiku u Biomedicini, Univerzitet u Vašingtonu, Sijetl, Vašington.
  • 4. Odeljenje za Psihologiju i Cenatr za Psihobiološka Istraživanja, Max Stern Academic College Emek Yezreel, Yoqneam Ilit, Izrael.
  • 5. CogniFit Ltd., Yoqneam Ilit, Izrael.

Časopisi: Telemedicine and e-health (2011), vol. 17 (10): 794-800.

Članak u časopisu (APA stil)::

  • Thompson, H., Demiris, G., Rue, T., Shatil, E., Wilamowska, K., Zaslavsky, O., Reeder, B. (2011). A Holistic approach to assess older adults’ wellness using e-health technologies. Telemedicine and e-health, vol. 17 (10), pp.794-800.

Zaključci Ispitivanja

Različite oblasti sveopšteg blagostanja su međusobno povezane, posebno kognitivna i fiziološka područja. Podaci pokazuju značaj holističke procene zdravlja i blagostanja starijih osoba. CogniFit može biti odličan program za procenu kognitivnog zdravlja. Negativna korelacija između starosti i podeljene pažnje (r=-0.48, p=0.029), planiranja (r=-0,53, p=0.013) i percepcije okoline (r=-0.718, p<0.0005). Negativna korelacija između nekih hroničnih bolesti i planiranja (r=-0.52, p=0.016).

Kratak opis istraživanja

Predviđanje i usporavanje napretka hroničnih bolesti kod starijih pomaže u održavanju funkcija. Stoga, možemo koristiti holističku procenu kako bismo dobili bolju predstavu o stanju ove populacije. Trenutno, postoji nekoliko metodologija koje procenjuju blagostanje starijih osoba. Na sreću, e-zdravstvo (zdravstvene tehnologije), kao što je CogniFit, može biti dobar način za obavljanje ove procene.

Učesnicima je objašnjeno kako se koriste različite e-zdravstvene tehnologije za procenu njihovog blagostanja i kognitivnih, fizioloških i funkcionalnih karakteristika blagostanja. Procenjivana je zavisnost između različitih parametara i korišćena je hijerarhijska analiza za određivanje valjanosti modela.

Uočene su jake veze između različitih parametara blagostanja, kao na primer kognitivnog, fizičkog. Mada duhovno blagostanje ne pokazuje povezanost sa bilo kojim drugim posmatranim parametrom. Učesnici su prihvatili tehnologije e-zdravlja.

Različite oblasti blagostanja su pokazale jaku povezanost. Uočena je jaka veza između kognitivnog i fiziološkog područja, što čini holistički pristup izučavanju blagostanja vrlo važnim.

Sadržaj

Da bismo mogli da merimo, predvidimo, sprečimo ili usporimo neku hroničnu bolest i probleme koji se javljaju kod starijih osoba, potrebno je pristupiti problemu na jedan holistički način. U te svrhe je vrlo korisna tehnologija e-zdravlja. Ako želimo da procenimo pravo blagostanje neke osobe, moramo da uzmemo u obzir različite parametre njenog svakodnevnog života:

  • Fizičko zdravlje i fitnes.
  • Mentalno i kognitivno zdravlje.
  • Društveno blagostanje.
  • Duhovno blagostanje

Ova studija je pokušala da proceni blagostanje na holistički način kako bi procenila kako se ova četiri parametra prožimaju. Tehnologija pomaže prikupljanje, čuvanje i analiziranje velike količine podataka na udoban način. Uz e-zdravlje, smo u stanju da izmerimo parametre relevantne za blagostanje starijih osoba.

Metodologija

Učesnici

Dvadeset i sedmoro ljudi starosti od 78 do 94 iz staračkog doma u Sijetlu, u Vašingtonu je učestvovalo. Učesnici koji ispunjavaju kriterijume su prošli detaljnu procenu podobnosti i dobijen je pristanak.

Procedura

Učesnici su naučili kako da koriste opremu i sprovedeni su testovi pre treninga. Tokom 8 nedelja, učesnici su davali kognitivne, fiziološke i funkcionalne podatke tri puta nedeljno. Sve ovo je trajalo oko 1 sat. Učesnici su mogli da dobiju povratne informacije tako što pristupe podacima. Od prve nedelje pa nadalje, većina korisnika je bilo u stanju da upravljaju programom, bez bilo kakve pomoći. E-zdravstveni programi koji su bili korišćeni su

  • Telehealth kiosk, koji procenjuje fiziološke parametre.
  • WebQ, koji procenjuje funkcionalno, društveno i duhovno blagostanje.
  • CogniFit, neuropsihološki program za procenu kognitivnog blagostanja.

Nakon što prikupimo podatke za analizu, moći ćemo da preuzmemo rezultate svakog učesnika.

Statistička analiza

Za analizu podataka, korišćeni su SPSS 15.0 deskriptivna statistika, korelacija parametara i hijerarhijska klaster analiza sa Hoeffding-ovom statistikom.

Rezultati i Zaključci

Generalno, učesnici su izjavili da su imali od 0-9 zdravstvenih problema. 17% je reklo da je njihovo zdravlje odlično i 67% je reklo da je veoma dobro. Što se tiče njihovog fizičkog zdravlja, oni su izjavili da u poslednjih 30 dana nije bilo dobro. Sa druge strane, rekli su da imaju dobru podršku od strane društva. Duhovnost se veoma razlikovala od jednog učesnika do drugog. Godine učesnika su ostvarile negativnu korelaciju sa rezultatom za različite kognitivne zadatke koji zahtevaju podeljenu pažnju (r=-0.48, p=0.029), planiranje (r=-0,53, p=0.013) i percepciju okoline (r=-0.718, p<0.0005).

Iznenađujuće je da društvena podrška i duhovnost nisu povezane sa drugim parametrima blagostanja, što se ne podudara sa rezultatima nekih ranijih istraživanja. U kognitivnoj, fizičkoj i funkcionalnoj oblasti, veliki broj hroničnih oboljenja ostvaruje negativnu korelaciju u zadacima koji zahtevaju planiranje (r=-0.52, p=0.016) , dok su poteškoće u obavljanju svakodnevnih aktivnosti vezane za inhibiciju (r=0).46, p=0.03) . Bolja subjektivna procena sveukupnog zdravlja je u pozitivnoj korelaciji sa rezultatom u zadacima u kojima se koristi inhibicija (r=0.493, p=0.0027) i planiranje (r=0.47, p=0.037). Hijerarhijska klaster analiza je dala dve grupe podataka: fiziološke i druge parametre.

U ovoj studiji, posmatra se povezanost između različitih oblasti blagostanja, posebno kognitivne i fiziološke. Ovi podaci govore o važnosti holističke procene zdravlja i blagostanja starijih CogniFit je sredstvo koje može efikasno da meri kognitivno zdravlje.

Molimo Vas da ukucate svoju email adresu