The SPECTRA study: using co-design to develop a new memory training program for older adults based on the Episodic Specificity Induction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background. Normal aging impacts episodic memory retrieval. Given the crucial role of retrieval for abilities such as future thinking and social problem-solving, the potential of cognitive interventions targeting retrieval extends beyond memory enhancement. Yet only a limited number of such interventions exist. This article outlines the design process of a novel memory training program targeting episodic retrieval. Methods. Using an Intervention Mapping approach, a general outline of the training program was created by leveraging the knowledge base on older adults’ retrieval performance and the principles of the Episodic Specificity Induction (ESI) technique. Two in-person 2-hour co-creation sessions with a focus group of six healthy older adults were conducted in Montréal (Québec, Canada) to develop guidelines for adapting the ESI technique into a training format and to determine tailored user-relevant content. Session recordings and notes were qualitatively analyzed. Training format and content proposed by the focus group were reviewed and approved by the research team. Results. The co-designed training program consisted in six 2-hour sessions provided in small groups of 4 participants. Sessions included supervised ESI administration, complemented by unsupervised ESI self-administration at home. Conclusion. A new program was co-designed to enhance memory retrieval in older adults using the ESI technique. Co-designing the program increases the likelihood that its content and structure respond to users’ challenges and needs, thereby enhancing relevance, engagement, and retention. It holds the potential to generate lasting improvements in retrieval and transfer to crucial cognitive and social abilities.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».