Are clinical trials randomising households to lifestyle interventions to delay cognitive decline feasible? A pilot study to determine the beliefs, preferences, and deterrents for households impacted by dementia based on semi-structured interviews
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: While lifestyle risk factors are implicated in the development and progression of cognitive impairment, interventional trials of individual participants have yielded unconvincing evidence. We sought to explore the development of lifestyle interventions targeting the household-unit. METHODS: Semi-structured interviews were carried out among eight households affected by cognitive impairment (i.e. member of the household had cognitive impairment). Interviews took place online using a secure, web-based video platform recommended for patient clinician interaction. Interview content was analysed, and important themes identified. RESULTS: Eighteen participants were interviewed within households, of which eight (one per household) had cognitive impairment and others were spouses or first-degree relatives living in the same home. Several themes emerged; 1) household members without cognitive impairment were more likely to report poor sleep habits, and sleep was perceived to be the hardest behaviour to change; 2) diet generated most interest as a potential lifestyle intervention target as most participants believed there is a strong link with nutrition and cognition; 3) physical activity is challenging to adapt due to lack of motivation and focus when individuals are cognitively impaired. Barriers to study participation, including risk of harm, complexity of intervention and deviation from routine emerged during discussions. CONCLUSIONS: This study identified beliefs and preferences of households towards lifestyle intervention trials. Findings from this study may be used to inform future clinical trial protocols and future qualitative studies should explore acceptability and feasibility of digital intervention applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».