Nonimmersive Brain Gaming for Older Adults With Cognitive Impairment: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Technological advances have allowed a variety of computerized cognitive training tools to be engineered in ways that are fun and entertaining yet challenging at a level that can maintain motivation and engagement. This revolution has created an opportunity for gerontological scientists to evaluate brain gaming approaches to improve cognitive and everyday function. The purpose of this scoping review is to provide a critical overview of the existing literature on nonimmersive, electronic brain gaming interventions in older adults with mild cognitive impairment or dementia. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Systematic search was conducted using 7 electronic databases from inception through July 2017. A comprehensive 2-level eligibility process was used to identify studies for inclusion based on PRISMA guidelines. RESULTS: Seventeen studies met eligibility criteria. Majority of the studies were randomized controlled trials (n = 13) and incorporated an active control (n = 9). Intervention doses ranged from 4 to 24 weeks in duration with an average of 8.4 (±5.1 standard deviation [SD]) weeks. Session durations ranged from 30 to 100 min with an average of 54 (±25 SD) minutes. Nearly half of studies included a follow-up, ranging from 3 months to 5 years (n = 8). For most studies, brain gaming improved at least one cognitive outcome (n = 12); only one study reported improvement in activities of daily living. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: This scoping review conveys the breadth of an emerging research field, which will help guide future research to develop standards and recommendations for brain gaming interventions which are currently lacking.
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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 | 0,013 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».