Virtual delivery of improvisational movement and social engagement interventions in the IMOVE trial during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background: IMOVE evaluated the contributions of movement and social engagement to quality of life, brain network connectivity, and motor and social-emotional functioning in people with early-stage Alzheimer's disease participating with a caregiver. In response to COVID-19 restrictions, a pilot study was conducted to assess integrity of key elements of the intervention and feasibility of virtual intervention delivery. Methods: Participants in the parent study were randomized to one of 4 study conditions (Movement Group [MG], Movement Alone [MA], Social Group [SG], or Usual Care [UC; control]). To test virtual adaptations of each condition, groups of three participant-caregiver dyads (6 individuals) who had completed the parent trial participated in virtual adaptation classes. We adopted an engineering-inspired, rapid refinement model to optimize virtual interventions on the dimensions of social connectedness, fun, and physical exertion. After completing one iteration, participants gave feedback and adjustments were made to the intervention. This process was repeated until no further adjustments were needed. Results: The MA arm easily transitioned to virtual format. The virtual MG intervention required the most iterations, with participants reporting needs for additional technology support, higher level of physical exertion, and stronger social connection. The virtual SG intervention reported good social connection, but needed additional technology instruction and measures to promote equal participation. Conclusions: Our pilot study results underscore the feasibility of delivering remote social and/or dance interventions for older adults and provide a useful road map for other research teams interested in increasing their reach by adapting in-person group behavioral interventions for remote delivery.
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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 | 0,035 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».