Feasibility and Barriers of an Olfactory Training Intervention
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Olfactory dysfunction is a common issue in late-life and can be an early indicator for neurodegenerative diseases. Further, olfactory interventions not only improve olfaction but have shown promise for the delay and treatment of dementia. This study aimed to better understand the feasibility and barriers of implementing an olfactory intervention. Participants (N=23) between the ages of 52-86 (mean=71) years were recruited from the community. A demographic questionnaire showed participants were all non-smokers and identified as women (70%), men (26%), and transgender (4%). The majority were married (61%), while some were separated or divorced (17%), widowed (13%), or single (9%). Four focus groups, guided by both structured and open-ended questions, were conducted and audio-recorded with 3-7 unique participants per group. Data were transcribed, thematically analyzed, and independently coded, which resulted in three overarching themes: (1) cognitive, genetic, and environmental factors of smell, (2) methods to reduce barriers and increase the feasibility of an intervention, and (3) flexibility with technology use. Findings suggest that implementing an olfactory intervention is feasible and of interest to older populations especially when provided with detailed training protocols that have flexibility in the amount of technology used within the study. Barriers included sensitivity to smells, allergies, and dexterity issues. Reducing these barriers will facilitate implementation and decrease the likelihood of attrition. Consulting the target population provides insights into barriers, participant interest, and can assist with the development of training and intervention programs.
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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 | 0,033 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».