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Enregistrement W2945162507 · doi:10.2196/13711

The Effects of the Digital Platform Support Monitoring and Reminder Technology for Mild Dementia (SMART4MD) for People With Mild Cognitive Impairment and Their Informal Carers: Protocol for a Pilot Randomized Controlled Trial

2019· article· en· W2945162507 sur OpenAlexvenueno aff
Peter Anderberg, Pilar Barnestein‐Fonseca, José Guzmán‐Parra, Maite Garolera, M. Quintana, Fermín Mayoral, Evi Lemmens, Johan Berglund

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad Politécnica de MadridBlekinge Tekniska HögskolaEuropean CommissionAnglia Ruskin University
Mots-clésDementiaRandomized controlled trialProtocol (science)CognitionCognitive impairmentMedicinePhysical therapyPsychologyGerontologyPsychiatryAlternative medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many countries are witnessing a trend of growth in the number and proportion of older adults within the total population. In Europe, population aging has had and will continue to have major social and economic consequences. This is a fundamentally positive development where the added life span is of great benefit for both the individual and the society. Yet, the risk for the individual to contract noncommunicable diseases and disability increases with age. This may adversely affect the individual's ability to live his or her life in the way that is desired. Cognitive conditions constitute a group of chronic diseases that predominantly affects older people. Recent technology advancements can help support the day-to-day living activities at home for people with cognitive impairments. OBJECTIVE: A digital platform (Support Monitoring and Reminder for Mild Dementia; SMART4MD) is created to improve or maintain the quality of life for people with mild cognitive impairment (PwMCI) and their carers. The platform will provide reminders, information, and memory support in everyday life, with the purpose of giving structure and lowering stress. In the trial, we will include participants with a diagnosed neurocognitive disorder as well as persons with an undiagnosed subjective memory problem and cognitive impairment, that is, 20 to 28 points on the Mini-Mental State Examination. METHODS: A pragmatic, multicenter RCT is being conducted in Spain, Sweden, and Belgium. The targets for recruitment are 1200 dyads-split into an intervention group and a control group that are in usual care. Intervention group participants will be provided with a data-enabled computer tablet with the SMART4MD app. Its core functionalities, intended to be used daily at home, are based on reminders, cognitive supporting activities, and sharing health information. RESULTS: Inclusion of participants started in December 2017, and recruitment is expected to end in February 2019. Furthermore, there will be 3 follow-up visits at 6, 12, and 18 months after the baseline visit. CONCLUSIONS: This RCT is expected to offer benefits at several levels including in-depth knowledge of the possibilities of introducing a holistic multilayered information and communication technology solution for this group. SMART4MD has been developed in a process involving the structured participation of PwMCI, their informal carers, and clinicians. The adoption of SMART4MD faces the challenge of this age group's relative unfamiliarity with digital devices and services. However, this challenge can also be an opportunity for developing a digital device tailored to a group at risk of digital exclusion. This research responds to the wider call for the development of digital devices which are accessible and affordable to older people and this full scale RCT can hopefully serve as a model for further studies in this field. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03325699; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03325699. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/13711.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,384 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations31
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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