Peer group leadership for dementia health risk reduction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background With the worldwide number of persons with dementia predicted to triple by 2050 and a current lack of curative treatment [1], reduction of modifiable risks is increasingly important. In 2020 the Lancet Commission on Dementia, Prevention, and Care reported on twelve health risk management factors that could potentially reduce the risk of dementia [2]. Peer support groups have a history in supporting self‐management of health risk behaviour [3,4]. We wanted to learn if older adults have successfully provided peer leadership in group interventions for older adult health management. Method Using the Joanna Briggs Institute methodology for scoping reviews we searched three databases (Medline, Embase, and AgeLine) for articles describing older adult leadership for older adult health improvement in older adult health promotion or improvement groups. From the initial 16,000+ results, 19 studies met the criteria for full text screening and analysis. Result Of the 19 studies, 12 used peer leaders and seven had a reciprocal support model. For those using peer leaders, training varied from none to 30 weeks. Older adult leadership or reciprocal support occurred in a range of settings. There were studies examining an older adult run seniors centre and a supportive community engagement program. Six studies focused on diabetes or hypertension, conditions linked with dementia risks. Interventions lasted from four weeks to 24 years. No quantifiable patterns of health management were observed. The only pattern that emerges is that positive physical and behaviour changes occurred more often when peer leaders or co‐facilitators were expected to motivate or encourage participant engagement or mutual support and where expectations included participant goal setting behaviour. Most of the studies of 12 weeks or less did not see lasting changes. Conclusions When asked participants preferred and appreciated peer leadership; however, peer leadership itself was not sufficient for positive health changes. Research with a sharing and empowerment focus within groups often led to improved self‐efficacy and self‐management behaviours. Research with longer participant engagement may result in longer lasting health habits.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».