Co-Designed Mobile-Based Cognitive Training for Older Chinese Americans: Protocol for a Pilot Randomized Controlled Trial Assessing Feasibility and Acceptability
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older Chinese Americans are at high risk of dementia, yet they often do not access culturally relevant services/programs to reduce their risks due to issues such as language barriers and transportation. BrainHQ is a mobile-based, effective cognitive training program that can potentially address these barriers and delay cognitive decline in older Chinese Americans. OBJECTIVE: We aim to evaluate the feasibility and acceptability of a mobile-based cognitive training intervention co-designed by older Chinese Americans and their adult children. METHODS: We applied an experience-based co-design approach that leverages existing cognitive training features and older Chinese Americans' prior knowledge, lived experiences, and social norms around dementia to co-develop a cognitive training intervention. We conducted an experience-based co-design workshop with Older Chinese Americans (n=10), and their adult children (n=4) to optimize the cultural and linguistic relevance of the cognitive training intervention. Participants used a journey map to brainstorm challenges they may experience when participating in the intervention. Then, the participants created prototypes of intervention components to address these challenges. Finally, we incorporated these prototypes into the co-designed intervention protocol. A total of 30 participants will be recruited into the intervention study and will be randomly assigned to the intervention or waitlist control group (2:1 ratio). The intervention group will complete the mobile-based cognitive training for between 10 and 15 minutes daily for 12 weeks. The primary outcomes are feasibility and acceptability. Global cognition, mental health, physical functioning, and quality of life will be assessed at baseline, 8, and 12 weeks. RESULTS: This pilot trial received institutional review board approval (Pro00109934l) in November 2024. We enrolled the first participant in December 2024 and aim to complete enrollment by May 2025. We expect to complete all data collection by September 2025. We will analyze the data and report study findings by February 2026. CONCLUSIONS: This study leverages partnerships with academic, industry, and community stakeholders and provides the groundwork for a large-scale randomized controlled trial to test the efficacy of a mobile-based cognitive training intervention for older Chinese Americans. The co-design workshop served as a feasible, innovative approach to engage with the participants and improve the study design. These findings will enhance the culturally tailored delivery of cognitive training to older Chinese Americans and provide insights for broader implementation, improving their engagement in dementia research. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05355870; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05355870. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/69303.
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 | 0,043 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,008 |
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 ».