MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4318165561 · doi:10.1177/23337214221150061

How an Intergenerational Book Club Can Prevent Cognitive Decline in Older Adults: A Pilot Study

2023· article· en· W4318165561 sur OpenAlexaboutno aff
Jamie Plummer, Katlyn Nguyen, Janet Everly, Abby Kiesow, Katherine H. Leith

Notice bibliographique

RevueGerontology and Geriatric Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClubSocial isolationGerontologyRelocationCognitionPsychological interventionPsychologyIntervention (counseling)Isolation (microbiology)Quality of life (healthcare)Affect (linguistics)Cognitive declineMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Older adults are at higher risk for social isolation because of widowhood, loss of friends, retirement, physical limitations, geographic relocation, and caregiving demands. Behavioral interventions aimed at increasing social contact may help to maintain cognition and prevent cognitive decline. The purpose of this pilot study was to examine a novel intervention for social isolation with an intergenerational book club that had weekly in-person and virtual meetings of college students and older adults. We wanted to know whether the study was feasible and if our methods would be likely to generate meaningful results should it be expanded to a larger number of participants. We predicted that wellbeing and cognition would improve following participation in the book club. Results found that while measures of quality of life and affect were not statistically different before and after participation in a book club, scores on a measure of cognition (the Montreal Cognitive Assessment) were statistically significant between groups (intervention and control) showing greater improvement among book club participants.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGerontology and Geriatric MedicineMême sujetAging and Gerontology ResearchTravaux en français237 207