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Enregistrement W4406609175 · doi:10.1186/s12877-025-05684-4

A mobile-based multidomain lifestyle intervention using Cognitive Evergreenland for older adults with subjective cognitive decline: a feasibility study

2025· article· en· W4406609175 sur OpenAlexaboutno aff
Rong Lin, Yuanjiao Yan, Zhili Chen, Chenshan Huang, Junyu Zhao, Mingfeng Chen, Hong Li

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineCognitionCognitive declineGerontologyIntervention (counseling)RehabilitationCognitive rehabilitation therapyPhysical medicine and rehabilitationCognitive agingPhysical therapyDementiaPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Dementia is a growing public health issue. Non-drug interventions targeting individuals before the onset of overt cognitive decline may be effective. Subjective cognitive decline (SCD) is present in > 50% of older adults and associated with progression to dementia. Here, we tested the compliance and effectiveness of a Multidomain Lifestyle Intervention Program using the mini-program, Cognitive Evergreenland, (MLIP-CE), based on the Health Action Process Approach model to support home-based intervention in older adults with SCD. METHODS: Cognitive Evergreenland was designed to improve cognitive reserve and maintain brain function in people at high risk of dementia and included: cognitive stimulation, cognitive training, health education, vascular risk monitoring, social support, and functional assessment, among other features. This was an exploratory trial designed to examine participant compliance with the mobile lifestyle intervention and its effectiveness, as well as changes in health-related indicators and cognitive function of older adults with SCD from baseline to 12 and 24 weeks post-intervention. RESULTS: The retention rate for MLIP-CE was 90.2% (37/41). Mean participant age was 70.93 ± 6.91 years, 73.2% of participants were female, and mean Montreal Cognitive Assessment score was 24.51 ± 2.87. Throughout the 24 weeks of the prescribed intervention, app usage remained consistently high, with over 92% of participants using the mini-program at least once a week and successfully completing corresponding health management tasks. In terms of average usage, cognitive training emerged as the most frequently used functional module (95.73%), closely followed by health education (95.02%). The health behavior levels of older adults with SCD, measured in terms of ability, opportunity, and motivation, were significantly increased relative to baseline (p < 0.001). Regarding cognitive function, Mini-Mental State Examination scores were significantly improved post-intervention, with a moderate effect size (Hedges' g = 0.60). CONCLUSIONS: These findings suggest that MLIP-CE, which was designed based on a theoretical framework, has potential for implementation, and support ongoing research into use of MLIP-CE for individuals at high risk of SCD or other dementia conditions. TRIAL REGISTRATION: The trial was prospectively registered at the Chinese Clinical Trials Registry with the registration number ChiCTR2200058665 on 13 April 2022.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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