Effects of a Mobile Storytelling App (Huiyou) on Social Participation Among People With Mild Cognitive Impairment: Pilot Randomized Controlled Trial (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND As the prevalence of mild cognitive impairment (MCI) among older adults increases, so does the need to enhance social participation and cognitive functions through innovative interventions. Digital storytelling in group settings holds potential not only to foster social connections but also to integrate with traditional in-person activities, leveraging both for greater impact. OBJECTIVE This study aimed to evaluate the feasibility of the Huiyou app in supporting group-based storytelling activities, aiming to enhance social participation for people with MCI. We focused on the app’s ability to improve storytelling goal attainment, social connectedness, self-efficacy, and subjective happiness, comparing these outcomes between the experimental and control groups. METHODS We randomly assigned 20 participants with MCI to either an intervention group or a control group, engaging them in the use of the Huiyou digital storytelling app over 4 weekly sessions of 45 minutes each. We measured outcomes through the Assessment of Life Habits questionnaire (77 items), particularly outdoor activities and interpersonal relationships; the Social Connectedness Scale–Revised (20 items); the General Self-Efficacy Scale (10 items), focusing on coping self-efficacy; and the Subjective Well-Being Scale (SWBS; 20 items), with a special emphasis on self-acceptance. RESULTS The sample had an average age of 69.7 (SD 3.21) years, with no significant (P=.23) baseline differences between groups in age, sex, or educational background. Cognitive function, assessed via the Montreal Cognitive Assessment–Chinese questionnaire, also showed no significant differences at baseline (P=.20). Specifically, significant enhancements in the outdoor activity (mean value difference 0.171, SD 0.353; Cohen d=1.046; P=.03) and interpersonal adaptation experience subscales of the SWBS (mean value difference 0.167, SD 0.247; Cohen d=1.290; P=.01) were noted. Notably, storytelling performance improved markedly, evidenced by increases in story sharing duration and complexity. Although overall improvements in Assessment of Life Habits (P=.14), Social Connectedness Scale–Revised (P=.59), and Subjective Well-Being Scale (P=.26) scores were not statistically significant, the large effect sizes observed suggest potential benefits of the Huiyou app that might be obscured by the study’s small sample size. CONCLUSIONS This study indicates that the Huiyou mobile storytelling app is feasible to enhance social participation and specific aspects of social functioning such as interpersonal adaptation for people with MCI. Despite the lack of significant changes in overall scores for key scales, observed effect sizes highlight a positive trend that merits further investigation. These results advocate for the continuation of digital intervention development to improve quality of life and social integration for individuals with MCI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Essai randomisé | high |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Essai randomisé | high |
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».