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Enregistrement W4384524944 · doi:10.1186/s40814-023-01346-7

The Geras virtual frailty rehabilitation program to build resilience in older adults with frailty during COVID-19: a randomized feasibility trial

2023· article· en· W4384524944 sur OpenAlexafffund
Chinenye Okpara, George Ioannidis, Lehana Thabane, Jonathan D. Adachi, Alexander Rabinovich, Patricia Hewston, Justin Lee, Caitlin McArthur, Courtney Kennedy, Tricia Woo, Pauline Boulos, Raja Bobba, Mimi Wang, Samuel Thrall, Sharon Marr, David Armstrong, Christopher Patterson, Steven R. Bray, Kerstin de Wit, Shyam Maharaj, Brian Misiaszek, Jessica Belgrave Sookhoo, Karen Thompson, Αλεξάνδρα Παπαϊωάννου

Notice bibliographique

RevuePilot and Feasibility Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonUniversity of TorontoDalhousie UniversityHamilton Health SciencesQueen's UniversityMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésRandomized controlled trialCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Resilience (materials science)Rehabilitation2019-20 coronavirus outbreakGerontologySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PandemicPsychologyMedicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Coronavirus (COVID-19) pandemic has exacerbated the risk for poor physical and mental health outcomes among vulnerable older adults. Multicomponent interventions could potentially prevent or reduce the risk of becoming frail; however, there is limited evidence about utilizing alternative modes of delivery where access to in-person care may be challenging. This randomized feasibility trial aimed to understand how a multicomponent rehabilitation program can be delivered remotely to vulnerable older adults with frailty during the pandemic. METHODS: Participants were randomized to either a multimodal or socialization arm. Over a 12-week intervention period, the multimodal group received virtual care at home, which included twice-weekly exercise in small group physiotherapy-led live-streamed sessions, nutrition counselling and protein supplementation, medication consultation via a videoconference app, and once-weekly phone calls from student volunteers, while the socialization group received only once-weekly phone calls from the volunteers. The RE-AIM (Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation and Maintenance) framework was used to evaluate the feasibility of the program. The main clinical outcomes were change in the 5-times sit-to-stand test (5 × STS) and Depression, Anxiety and Stress Scale (DASS-21) scores. The feasibility outcomes were analyzed using descriptive statistics and expressed as frequencies and mean percent with corresponding confidence intervals (CI). Analysis of covariance (ANCOVA) was used for the effectiveness component. RESULTS: The program enrolled 33% (n = 72) of referrals to the study (n = 220), of whom 70 were randomized. Adoption rates from different referral sources were community self-referrals (60%), community organizations (33%), and healthcare providers (25%). At the provider level, implementation rates varied from 75 to 100% for different aspects of program delivery. Participant's adherence levels included virtual exercise sessions 81% (95% CI: 75-88%), home-based exercise 50% (95% CI: 38-62%), protein supplements consumption 68% (95% CI: 55-80%), and medication optimization 38% (95% CI: 21-59%). Most participants (85%) were satisfied with the program. There were no significant changes in clinical outcomes between the two arms. CONCLUSION: The GERAS virtual frailty rehabilitation study for community-dwelling older adults living with frailty was feasible in terms of reach of participants, adoption across referral settings, adherence to implementation, and participant's intention to maintain the program. This program could be feasibly delivered to improve access to socially isolated older adults where barriers to in-person participation exist. However, trials with larger samples and longer follow-up are required to demonstrate effectiveness and sustained behavior change. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04500366. Registered August 5, 2020, https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04500366.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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