Technology-based group exercise interventions for people living with dementia or mild cognitive impairment: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Older people living with dementia or mild cognitive impairment (MCI) are more vulnerable to experiencing social isolation and loneliness due to their cognitive and physical impairments. Increasingly integrating technology into group exercises contributed to the improved resilience and well-being of older adults living with dementia and MCI. The purpose of this scoping review was to identify the various types, feasibility, outcome measures, and impacts of technology-based group exercise interventions for people with dementia or MCI. We utilized the Joanna Briggs Institute approach, a three-step process. A comprehensive literature search on five databases-CINAHL, MEDLINE, Embase, Web of Science, and PsycInfo-until January 2024 yielded 1,585 publications; the final review included 14 publications that recruited a total of 379 participants, with mean age of 69 (SD = 4.21) years to 87.07 (SD = 3.92) years. Analysis of data showed three types of technology-based group exercise interventions for people with dementia or MCI: (a) exergames, (b) virtual cycling or kayak paddling, and (c) video-conferencing platforms. In addition, we identified three key impacts: (a) feasibility and accessibility; (b) physical, psychosocial, and cognitive benefits; and (c) adaptations necessary for persons with dementia or MCI. Our study suggests that technology-based group exercise interventions are feasible and acceptable to persons with dementia or MCI. Future studies should involve individuals with dementia and their caregivers in the design and implementation of technology-based group exercise programs.
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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 | 0,008 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».