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Enregistrement W4225318398 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2022.6744

Associations of Multidomain Interventions With Improvements in Cognition in Mild Cognitive Impairment

2022· review· en· W4225318398 sur OpenAlexafffund
Talia Salzman, Yanina Sarquis‐Adamson, Surim Son, Manuel Montero‐Odasso, Sarah Fraser

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensWestern UniversityParkwood InstituteLawson Health Research InstituteUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationCanadian Institutes of Health ResearchConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissement
Mots-clésCognitive impairmentCognitionPsychological interventionPsychologyCognitive psychologyNeurosciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Older adults with mild cognitive impairment (MCI) have the highest risk of progressing to dementia. Evidence suggests that nonpharmacological, single-domain interventions can prevent or delay progressive declines, but it is unclear whether greater cognitive benefits arise from multidomain interventions. Objective: To determine whether multidomain interventions, composed of 2 or more interventions, are associated with greater improvements in cognition among older adults with MCI than a single intervention on its own. Data Sources: MEDLINE, Embase, PsycInfo, AgeLine, CINAHL, and Cochrane Central Register of Controlled Trials were systematically searched from database inception to December 20, 2021. Study Selection: Included studies contained (1) an MCI diagnosis; (2) nonpharmacological, multidomain interventions that were compared with a single active control; (3) older adults aged 65 years and older; and (4) randomized clinical trials. Data Extraction and Synthesis: Data were screened and extracted by 3 independent reviewers. Following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses (PRISMA) guidelines, random-effects meta-analyses were used to calculate effect sizes from the standardized mean difference (SMD) and 95% CIs. Main Outcomes and Measures: Postintervention cognitive test scores in 7 cognitive domains were compared between single-domain and multidomain groups. Exposure to the intervention was analyzed. Results: A total of 28 studies published between 2011 and 2021, including 2711 older adults with MCI, reported greater effect sizes in the multidomain group for global cognition (SMD, 0.41; 95% CI, 0.23-0.59; P < .001), executive function (SMD, 0.20; 95% CI, 0.04-0.36; P = .01), memory (SMD, 0.29; 95% CI, 0.14-0.45; P < .001), and verbal fluency (SMD, 0.30; 95% CI, 0.12-0.49; P = .001). The Mini-Mental State Examination (SMD, 0.40; 95% CI, 0.17-0.64; P < .001), category verbal fluency test (SMD, 0.34; 95% CI, 0.13-0.56; P = .002), Trail Making Test-B (SMD, 0.46; 95% CI, 0.13-0.80; P = .007), and Wechsler Memory Scale-Logical Memory I (SMD, 0.47; 95% CI, 0.15-0.80; P < .001) and II (SMD, 0.26; 95% CI, 0.07-0.45; P < .001) favored the multidomain group. Exposure to the intervention varied between studies: the mean (SD) duration was 71.3 (36.0) minutes for 19.8 (14.6) weeks with sessions taking place 2.5 (1.1) times per week, and all interventions lasted less than 1 year. Conclusions and Relevance: In this study, short-term multidomain interventions (<1 year) were associated with improvements in global cognition, executive function, memory, and verbal fluency compared with single interventions in older adults with MCI.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,009
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations116
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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