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Enregistrement W3109270231 · doi:10.2196/24628

An Individual Cognitive Stimulation Therapy App for People With Dementia and Their Carers: Protocol for a Feasibility Randomized Controlled Trial

2020· article· en· W3109270231 sur OpenAlexvenueno aff
Harleen Kaur, Justine Schneider, Martin Orrell

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeMarie CurieNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésDementiaRandomized controlled trialQuality of life (healthcare)Intervention (counseling)CognitionPsychologyMedicinePhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationPsychotherapistNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a need for more resources to support the cognition and quality of life of people with dementia. The individual cognitive stimulation therapy (iCST) app aims to provide cognitive stimulation and social interaction to people with dementia and carers through interactive touchscreen technology. The iCST app has been developed according to the principles of CST and iCST, which have previously shown to improve the cognition and quality of life of people with dementia and benefit the relationship between the person with dementia and his/her carer. The iCST app has also shown to improve the quality of the carer's life. OBJECTIVE: The aim of this study is to evaluate the usability of the iCST app intervention and the feasibility of conducting a full-scale randomized controlled trial (RCT) to assess the clinical effectiveness of the iCST app intervention compared to that of treatment-as-usual for people with mild-to-moderate dementia. METHODS: We aim to recruit 60 people with mild-to-moderate dementia and their informal carers as dyads in a multi-center feasibility RCT with a treatment-as-usual control group. Both parties must be able to provide informed consent and participate in the intervention. Dyads will complete a baseline assessment that will include cognition and quality of life measures and they will subsequently be randomized (1:1) to the iCST app intervention in addition to usual care or to usual care only. All participants will be followed up at 5 weeks and at 11 weeks after the baseline assessments. A range of feasibility outcomes will be assessed, including recruitment and retention rates, intervention fidelity and usability, and acceptability of the outcome measures. A sample of the experimental group will be invited to a semistructured posttrial interview to further examine the experience of using the iCST app. RESULTS: This study received funding in May 2015 and obtained ethical approval in March 2018. Data collection began in November 2018 and was completed in March 2020 with a total of 61 dyads recruited. Data analyses are in progress and the final results are expected to be available in the spring of 2021. CONCLUSIONS: This study will investigate whether it is feasible to conduct a full-scale RCT to evaluate the clinical effectiveness of the iCST app in comparison to that of usual care alone. In addition, this study will examine the usability of the iCST app. The data will provide information on potential modifications to be made to the intervention, study design, and study process. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03282877; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03282877. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/24628.

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,006
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0090,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0940,016

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 Opus0,221
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,322 · 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'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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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