Nonpharmacological Multimodal Interventions for Cognitive Functions in Older Adults With Mild Cognitive Impairment: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As the global population ages, the prevalence of dementia is expected to rise significantly. To alleviate the burden on health care systems and the economy, it is essential to develop effective strategies to enhance cognitive function in older adults. Previous studies have shown that combined nonpharmacological interventions can improve cognition across various domains in older individuals. However, there is no established gold standard for the exact combination and duration of these interventions, which makes it challenging to assess their overall effectiveness. OBJECTIVE: Given the diversity of nonpharmacological multimodal interventions aimed at preventing cognitive decline in older adults with mild cognitive impairment (MCI), this scoping review sought to identify and summarize the characteristics and outcomes of these interventions. METHODS: We adhered to the Arksey and O'Malley methodological framework and the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews) and searched 4 electronic databases (MEDLINE, PsycINFO, CINAHL, and Web of Science) systematically on July 6, 2023, and updated the search on April 17, 2024, using specific terms and keywords. RESULTS: This review included 45 studies from 18 countries with 4705 participants from 2014 to 2024 encompassing different combinations of physical training (PT), cognitive training (CT), nutrition intervention, psychosocial intervention, social activities, and electrical stimulation. There is a growing numbers of studies combining PT and CT for MCI treatment, with additional modalities often added to address various aspects of the condition. Compared to single-modal interventions and usual care, multimodal approaches demonstrated significantly better improvements in cognition domains such as attention, global cognition, executive function, memory, processing speed, and verbal fluency. Technology has been instrumental in delivering these interventions and enhancing the effects of PT and CT. Multimodal interventions also show promise in terms of acceptability and user experience, which can improve treatment adherence. CONCLUSIONS: Research is limited regarding the cost-effectiveness and optimal dosage of these interventions, making it difficult to assess the additional benefits of incorporating more modalities. Future research should examine the long-term effects of incorporating multiple modalities, using standardized MCI criteria and outcome measures.
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 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 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».