Case Reports in the Integration of Technology with Cognitive Rehabilitation for Individuals with Memory Concerns and Their Care Partners
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Technology can be combined with psychological interventions to support older adults with memory concerns. Using a bi-phasic design, cognitive rehabilitation (CR) was integrated with off-the-shelf technology and delivered to two people with cognitive impairment, and one care partner. METHOD: Pre- and post-intervention assessments were completed for all participants. Individuals with memory problems received pre- and post-intervention remote neuropsychological assessment (i.e., Rey auditory verbal learning test; mental alternations test; animal fluency), and the hospital anxiety and depression scale (HADS). The care partner completed the HADS, Zarit burden interview, and neuropsychiatric inventory questionnaire. Change metrics incorporated reliable change indices where possible. Goals were tracked using the Canadian occupation performance measure; these data were analyzed through visual inspection. A research journal (used to document intervention process) was analyzed thematically. RESULTS: Results cautiously suggested our integration was feasible and acceptable across several technologies and varying goals. Across participants, significant changes in goal progress suggested the integration of technology with CR successfully facilitated goal performance and satisfaction. The research journal underscored the importance of a visual component, intervention flexibility, and a strong therapeutic alliance in integrating technology and CR. CONCLUSIONS: CR and technology present a promising avenue for supporting people living with cognitive impairment. Further exploration of technology and CR with a range of etiologies and target goals is warranted.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».