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Enregistrement W4390192654 · doi:10.1002/alz.071454

Exploring Social Engagement in a Virtual Participatory Culinary Nutrition Education Intervention for Dementia Prevention

2023· article· en· W4390192654 sur OpenAlexaff
JulieAnne E Beitel, Megan E. O’Connell, Jessica Lieffers, Karen Lawson, Allison Cammer

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFacilitatorThematic analysisPsychologyPsychological interventionFocus groupApplied psychologyMedical educationDementiaQualitative researchSocial psychologyMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Providing nutrition education through participatory cooking programs is a strategy to support adoption of healthy eating practices for dementia risk reduction. Social engagement, a modifiable risk factor for dementia, is an important feature of in‐person culinary interventions; few recommendations exist for virtual delivery. We aimed to examine participant social engagement within ‘The Cognitive Kitchen: Virtual Culinary Intervention for Dementia Prevention’. Method A six‐week virtual nutrition education and applied cooking class was delivered to two groups of 10 older adult participants. Two Registered Dietitians led discussions and cooking demonstrations focused on dementia risk reduction. Participants were invited to cook during sessions or prepare the recipes at their convenience. The study was guided by Interpretive Description methodology. Data included facilitator session notes, participant weekly virtual journal entries, two virtual focus group discussions, and individual interviews with 15 participants. The Positive emotion, Engagement, Relationships, Meaning, and Accomplishments (PERMA) model of well‐being helped structure thematic analysis examining participants’ experiences in the program and the function of social interaction. Result Participants appreciated the flexibility of the virtual setting and very few technical issues were observed. Thematic analysis revealed commonalities among participants’ experiences, including enjoyment of learning about creative ingredient transformation, enhanced accountability for meal preparation, and an appreciation for cooking as a social activity. Many participants recorded notes about meal preparation practices shared by other group members, and some participated in virtual recipe‐sharing, suggesting peer learning was a valuable component. Though the virtual program could not include casual social contact that would normally occur in an in‐person program, participants appreciated discussion questions to encourage social interaction. However, some found that cooking along with the demonstration limited their ability to learn and socialize. Conclusion Benefits to virtual delivery of a participatory cooking program include ability to expand program reach and reduced barriers to participation (e.g., travel, inclement weather, time). These considerations may be even more relevant for older adult care partners of persons with dementia. However, some elements of in‐person participation that foster social engagement are challenging to replicate virtually; additional effort by facilitators is required to ensure this important program component is maintained.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,346
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,090 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non 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

Citations0
Publié2023
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