33 ARE CLINICAL TRIALS RANDOMISING HOUSEHOLDS TO LIFESTYLE INTERVENTIONS FOR THE PREVENTION OF COGNITIVE DECLINE FEASIBLE?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Dementia is increasing in prevalence worldwide. Several lifestyle factors have been identified as targets for dementia prevention, which may be more effective if targeted at households instead of an individual. To date there have been no clinical trials randomising households to lifestyle interventions of sleep, diet and/or physical activity to prevent cognitive decline. To inform future studies, qualitative approaches can give valuable in-depth insights into the values and beliefs of all household members towards behavioural change. Methods Semi structured interviews were carried out among eight households affected by cognitive impairment. Interview content was analysed, and important themes identified. Results Eighteen participants were interviewed within household pods. Among those, eight had cognitive impairment and the remainder were spouses or first-degree relatives living in the same home. Several themes of interest emerged including household members without dementia were more likely to report poor sleep habits; sleep was perceived the hardest behaviour to change; although most participants had healthy diets, most were interested in making a change and felt there was a strong link with nutrition and cognition; physical activity is challenging to adapt due to lack of motivation and focus when individuals are cognitively impaired and motivation to pursue physical activity in households centred on relaxation and social interaction. Conclusion This study identified beliefs and preferences of households towards lifestyle intervention trials. Barriers to study participation including risk of harm, complexity of intervention and deviation from routine emerged during discussions. Findings from this study should 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 | 0,015 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».