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Enregistrement W4413844120 · doi:10.1177/30495334251366575

Boosting Cognitive Training through Social Engagement: Impacts on Older Adults With Subjective Cognitive Decline

2025· article· en· W4413844120 sur OpenAlexaboutno aff
Hyun Kang, Emily S. Ihara, Catherine J. Tompkins, Mckenzie Lauber

Notice bibliographique

RevueSage Open Aging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionGeneralizability theoryPsychologyRandomized controlled trialCognitive trainingMontreal Cognitive AssessmentIntervention (counseling)Cognitive declineSocial engagementClinical psychologyDevelopmental psychologyMedicineDementiaCognitive impairmentPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the combined effects of StrongerMemory program (brain exercises involving reading, writing, and math) and weekly social engagement on cognitive, behavioral, and emotional outcomes in older adults with subjective cognitive decline (SCD). A 12-week randomized controlled trial was conducted with 50 participants, who were randomly assigned to either a control group (StrongerMemory only) or an intervention group (StrongerMemory plus weekly social engagement). Cognitive function (MoCA), perceived cognitive decline (SCD-Q), health behaviors (GHPS), and emotional well-being (SWEMWBS) were assessed at baseline and post-intervention. Both groups showed significant cognitive improvements (increased MoCA, decreased SCD-Q) post-intervention. ANCOVA revealed significantly better cognitive function in the intervention group, demonstrating the synergistic benefits of social engagement. The intervention group also experienced enhanced emotional well-being. These findings suggest that incorporating social engagement into cognitive training programs enhances their effectiveness in improving cognitive function and emotional well-being in older adults with SCD, potentially mitigating further decline. While the findings are promising, this exploratory study's small sample size resulted in modest achieved power (0.64), which may limit the generalizability of the results.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,345 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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