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Enregistrement W4285030871 · doi:10.2196/34450

Home-Based Electronic Cognitive Therapy in Patients With Alzheimer Disease: Feasibility Randomized Controlled Trial

2022· article· en· W4285030871 sur OpenAlexvenueno aff
Anna Marín, Renée DeCaro, Kylie A Schiloski, Ala'a El‐Shaar, Brigid Dwyer, Ana Vives‐Rodriguez, Rocco Palumbo, Katherine W. Turk, Andrew E. Budson

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésDementiaNeuropsychologyCognitive trainingCognitionMedicineRandomized controlled trialRepeatable Battery for the Assessment of Neuropsychological StatusPhysical therapyDiseasePsychologyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Can home-based computerized cognitive training programs be a useful tool to sustain cognition and quality of life in patients with Alzheimer disease (AD)? To date, the progressive nature of the disease has made this question difficult to answer. Computerized platforms provide more accessibility to cognitive trainings; however, the feasibility of long-term, home-based computerized programs for patients with AD dementia remains unclear. OBJECTIVE: We aimed to investigate the feasibility of a 24-week home-based intervention program using the Constant Therapy app and its preliminary efficacy on cognition in patients with AD. Constant Therapy is a program developed for patients with speech and cognitive deficits. We hypothesized that patients with AD would use Constant Therapy daily over the course of the 24-week period. METHODS: Data were collected over a 48-week period. We recruited participants aged between 50 and 90 years with a diagnosis of mild cognitive impairment due to AD or mild AD dementia. Participants were randomly assigned to either the Constant Therapy (n=10) or active control (n=9) group. The Constant Therapy group completed a tablet-based training during the first 24 weeks; the second 24 weeks of computerized training were optional. The active control group completed paper-and-pencil games during the first 24 weeks and were invited to complete an optional Constant Therapy training during the second 24 weeks. Every 6 weeks, the participants completed the Repeatable Battery for the Assessment of Neuropsychological Status (RBANS). The participants independently accessed Constant Therapy using an Apple iPad. Our primary feasibility outcomes were the rate of adherence and daily use of Constant Therapy over 24 weeks. Our secondary outcomes were Constant Therapy performance over 24 weeks and change in RBANS scores between the 2 experimental groups. RESULTS: Feasibility analyses were computed for participants who completed 24 weeks of Constant Therapy. We found that long-term use of the Constant Therapy program was feasible in patients with AD over 24 weeks (adherence 80%; program use 121/168 days, for 32 minutes daily). These participants showed an overall improvement in accuracy and latency (P=.005) in the Constant Therapy scores, as well as specific improvements in visual and auditory memory, attention, and arithmetic tasks. The Constant Therapy group showed improvement in the RBANS coding subtest. No unexpected problems or adverse events were observed. CONCLUSIONS: Long-term (eg, 24 weeks) computerized cognitive training using Constant Therapy is feasible in patients with AD in the mild cognitive impairment and mild dementia stages. Patients adhered more to Constant Therapy than to the paper-and-pencil training over 24 weeks and improved their performance over time. These findings support the development of future randomized controlled trials that will investigate the efficacy of Constant Therapy to sustain cognitive function in patients with AD. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02521558; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02521558.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,355 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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