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Enregistrement W4411399051 · doi:10.2196/70177

Effects of a Mobile Storytelling App (Huiyou) on Social Participation Among People With Mild Cognitive Impairment: Pilot Randomized Controlled Trial

2025· article· en· W4411399051 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Di Zhu, Abdullah Al Mahmud, Wei Liu

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySocial connectednessPsychological interventionStorytellingCognitionRandomized controlled trialInterpersonal communicationClinical psychologyDevelopmental psychologySocial psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,799

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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