Impacts of Motion-Based Technology on Balance, Movement Confidence, and Cognitive Function Among People With Dementia or Mild Cognitive Impairment: Protocol for a Quasi-Experimental Pre- and Posttest Study (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND While exercise can benefit the health and well-being of people with dementia or mild cognitive impairment, many exercise programs offered to this population are passive, unengaging, and inaccessible, resulting in poor adherence. Motion-based technologies are increasingly being explored to encourage exercise participation among people with dementia or mild cognitive impairment. However, the impacts of using motion-based technologies with people with dementia or mild cognitive impairment on variables including balance, movement confidence, and cognitive function have yet to be determined. OBJECTIVE The purpose of this study is to examine the impacts of a group motion-based technology intervention on balance, movement confidence, and cognitive function among people with dementia or mild cognitive impairment. METHODS In this quasi-experimental pre- and posttest design, we will recruit 24 people with dementia or mild cognitive impairment from 4 adult day programs and invite them to play Xbox Kinect bowling in a group setting, twice weekly for 10 weeks. We will require participants to speak and understand English, be without visual impairment, and be able to stand and walk. At pretest, participants will complete the Mini-Balance Evaluation Systems Test (Mini-BESTest) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). We will video record participants during weeks 1, 5, and 10 of the intervention to capture behavioral indicators of movement confidence (eg, fluency of motion) through coding. At posttest, the Mini-BESTest and MoCA will be repeated. We will analyze quantitative data collected through the Mini-BESTest and the MoCA using an intent-to-treat analysis, with study site and number of intervention sessions attended as covariates. To analyze the videos, we will extract count and percentage data from the coded recordings. RESULTS This study will address the question of whether a group motion-based technology intervention, delivered in an adult day program context, has the potential to impact balance, movement confidence, and cognitive function among people with dementia or mild cognitive impairment. The project was funded in 2019 and enrollment was completed on February 28, 2020. Data analysis is underway and the first results are expected to be submitted for publication in 2021. CONCLUSIONS This study will assess the feasibility and potential benefits of using motion-based technology to deliver exercise interventions to people with dementia or mild cognitive impairment. This work can also be used as the basis for developing specific software and future exercise programs using motion-based technology for people with dementia or mild cognitive impairment, as well as understanding some of the conditions in which these programs can be delivered. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT DERR1-10.2196/18209
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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 | 0,014 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,010 |
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 ».