Connectedness, feeling At home, and joyful Play (CAP): A place-based wellness model for cognitive health promotion in the community by the community
Notice bibliographique
Résumé
As populations age, leveraging community resources to reduce dementia risk is increasingly vital for brain health. Using community-based participatory research methods, we co-developed and tested a pilot program with older adults in Metro Vancouver, Canada, to better understand and address brain health needs in community settings. Over 12 focus groups, older adults provided input which led to a place-based wellness model ‘Connectedness, feeling At home, and joyful Play’ (CAP). The CAP model was incorporated into an 8-week feasibility study, testing various components of a multi-domain realist controlled trial (n = 78). Older adults were recommended various existing activities in the community based on their CAP profiles. A ‘Finding Meaning in Aging’ mindful discussion program was added in response to older adults’ feedback on current gaps. Path analysis of preliminary data suggests that total attendance (β = .196, p = .070) improved brain health at week 8 by increasing a sense of playfulness at week 4 (β = .284, p = .002). Mindfulness (β = .215, p = .046) improved brain health by increasing a sense of at-homeness (β = .227, p = .025). Both pre- and post-implementation feedback from older adults centred the importance of friendship in late life, specifically to address late-life losses. The community-generated CAP model shows promise for place-based cognitive health promotion.
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».