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Enregistrement W4390200456 · doi:10.1002/alz.071289

The Effectiveness of Reminiscence Therapy in Improving Cognitive Functions And Psychological Wellbeing in Older Adults With Early Dementia ‐ The Randomized Control Trial

2023· article· en· W4390200456 sur OpenAlexaboutno aff
Frank Ho‐yin Lai

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeriatric Depression ScaleMoodDementiaPsychologyRandomized controlled trialClinical psychologyCognitionIntervention (counseling)Depression (economics)PsychiatryMedicineDepressive symptomsDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Reminiscence therapy (RT) is a trending type of non‐pharmacological intervention in dementia care. RT is using life histories recalling and re‐experiencing the life events in older people in order to improve their psychological well‐being through the volitional or non‐volitional process of recollecting memories from their past. Method Participants' selection inclusion criteria are: (a) aged 65 or above, (b) early stage of dementia that was screened by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) with scoring of 17‐19, and (c) can read written instruction and consent. Participants were randomly assigned by block randomization with randomized block procedure. The participants attended eight group sessions, with each session lasting for 60 minutes. Sessions were administered two times a week over a 4‐week period. Participants' depressive symptoms were evaluated by Geriatric Depression Scale (GDS), Subjective well‐being (the cognitive components) was measured by Satisfaction With Life Scale (SWLS), mood change as measured by Visual Analogue Mood Scale (VAMS). All these evaluation were conducted baseline, mid‐way evaluation and post‐evaluation by a registered Occupational Therapist. Result Forty older people (29 male and 11 female) were eligible for the study. There was significant difference on depressive symptoms (p = .02, t = ‐2.38), mood change (p = .03, t = ‐3.38), but marginally significant in subjective well‐being (p = .05, t = ‐1.03) between intervention and control group. Further analyses were conducted whether depressive symptoms and mood change effect individuals' subjective well‐being. A two‐way ANOVA revealed that there was not a statistically significant interaction between the effects of depressive symptoms and mood change (F(3, 16) = 1.242, p = .311). Simple main effects analysis showed that depressive symptoms did not have a statistically significant effect on subjective well‐being (p = .975). Simple main effects analysis showed that mood change did have a statistically significant effect on subjective well‐being (p < .000). Conclusion The findings of this study affirmed the benefit of RT to older people with early stage of dementia through improving depressive symptoms, mood and marginally on their subjective well‐being. The research data available support the inclusion of a structured RT as a part of the routine care given to older people. There are some limitations of our study.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,292 · 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 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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