Implementation of Cognitive (Neuropsychological) Interventions for Older Adults in Clinical or Community Settings: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Despite compelling evidence that cognitive interventions for older adults improve cognition, mood, and everyday function, few are implemented in clinical or community practice. This scoping review aims to understand the implementation frameworks and methods used and their contribution to implementation success of cognitive interventions for older adults. We followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analysis extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR), and searched CINAHL, EMBASE, MEDLINE, and PSYCINFO databases, using terms related to cognitive interventions, implementation, and older adults. This resulted in 5002 studies, of which 29 were included following an iterative process. Most studies reported on implementation of cognitive stimulation for people with dementia. Only four studies used formal implementation frameworks, with three using RE-AIM, and one a process evaluation using complexity theory. The most frequently addressed implementation concepts were Acceptability, Feasibility, and Effectiveness, while Cost, Cost-Effectiveness, and Maintenance were rarely reported. Solutions to common barriers included the importance of good stakeholder relationships and engagement, a manualised intervention flexible enough to adapt to the context, and ensuring facilitators were well-trained, confident, and enthusiastic.
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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 | 0,035 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».