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Enregistrement W2914021825 · doi:10.2196/13135

Design and Development of the Brain Training System for the Digital “Maintain Your Brain” Dementia Prevention Trial

2019· article· en· W2914021825 sur OpenAlexvenueno aff
Courtney C. Walton, Amit Lampit, Christos Boulamatsis, Harry Hallock, Polly Barr, Jeewani Anupama Ginige, Henry Brodaty, Tiffany Chau, Megan Heffernan, Perminder S. Sachdev, Maria Fiatarone Singh, Michael Valenzuela

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research Council
Mots-clésDementiaCoachingMoodPsychological interventionSession (web analytics)CognitionRandomized controlled trialMedicineCognitive declineCognitive trainingApplied psychologyPsychologyComputer sciencePsychiatryDiseaseWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Dementia is the leading cause of disability worldwide, and interventions aimed at reducing the prevalence and burden of the disease are urgently needed. Maintain Your Brain (MYB) is a randomized controlled trial of a multimodal digital health intervention targeting modifiable dementia risk factors to combat cognitive decline and potentially prevent dementia. In addition to behavioral modules targeting mood, nutrition, and physical exercise, a new Brain Training System (BTS) will deliver computerized cognitive training (CCT) throughout the trial to provide systematic, challenging, and personally adaptive cognitive activity. OBJECTIVE: This paper aimed to describe the design and development of BTS. METHODS: BTS has been designed with a central focus on the end user. Raw training content is provided by our partner NeuroNation and delivered in several innovative ways. A baseline cognitive profile directs selection and sequencing of exercises within and between sessions and is updated during the 10-week 30-session module. Online trainers are available to provide supervision at different levels of engagement, including face-to-face share-screen coaching, a key implementation resource that is triaged by a "red flag" system for automatic tracking of user adherence and engagement, or through user-initiated help requests. Individualized and comparative feedback is provided to aid motivation and, for the first time, establish a social support network for the user based on their real-world circle of friends and family. RESULTS: The MYB pilot was performed from November 2017 to March 2018. We are currently analyzing data from this pilot trial (n=100), which will make up a separate research paper. The main trial was launched in June 2018. Process and implementation data from the first training module (September to November 2018) are expected to be reported in 2019 and final trial outcomes are anticipated in 2022. CONCLUSIONS: The BTS implemented in MYB is focused on maximizing adherence and engagement with CCT over the short and long term in the setting of a fully digital trial, which, if successful, could be delivered economically at scale. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12618000851268; https://www.anzctr.org.au /Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=370631&isReview=true.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,003

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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