Adherence to a lifestyle intervention – just a question of self-efficacy? Analysis of the AgeWell.de-intervention against cognitive decline
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aim of this study was to detect predictors of better adherence to the AgeWell.de-intervention, a two-year randomized multi-domain lifestyle intervention against cognitive decline. METHODS: Data of 317 intervention group-participants comprising a risk group for dementia (Cardiovascular Risk Factors, Ageing and Dementia (CAIDE) score of ≥ 9; mean age 68.9 years, 49.5% women) from the AgeWell.de intervention study were analysed. Regression models with four blocks of predictors (sociodemographic, cognitive and psychosocial, lifestyle factors and chronic conditions) were run on adherence to the components of nutrition, enhancement of social and physical activity and cognitive training. Adherence to each component was operationalised by assessing the degree of goal achievement per component at up to seven time points during the intervention period, measured using a 5-point Likert scale (mean score of goal achievement). RESULTS: Increasing age was negatively associated with adherence, while higher education positively predicted adherence. Participants with better mental state (Montreal Cognitive Assessment (MoCA)-score > 25) at baseline and higher self-efficacy adhered better. Diabetes and cardiovascular conditions were not associated with adherence, whereas smoking negatively affected adherence. Highest education and quitting smoking in the past were the only predictors associated with all four intervention components. CONCLUSION: Results identified predictors for better and worse adherence. Particularly self-efficacy seems to be of considerable influence on adherence. This should be considered when designing future intervention trials. TRIAL REGISTRATION: German Clinical Trials Register (ref. number: DRKS00013555).
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».