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Enregistrement W4416385590 · doi:10.1017/s0714980825100378

Perceived Efficacy and Feasibility of a Reading- and Discussion-Based Cognitive Stimulation Intervention for Older Adults with Subjective Cognitive Decline: Qualitative Analysis and Recommendations for Implementation

2025· article· en· W4416385590 sur OpenAlexafffundabout
Stella Ruddy, Claude Charpentier, Ruth Ndjaboué, Suzanne Hood

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeBishop's University
Organismes subventionnairesBishop's University
Mots-clésIntervention (counseling)CognitionQualitative analysisQualitative researchCognitive trainingSocial cognitive theoryCognitive InterventionCognitive therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cognitive stimulation (CS) interventions, such as book clubs ('bibliotherapy'), that foster both cognitive and social engagement show promise for supporting healthy aging. However, current evidence concerning the use of CS interventions remains limited, and few studies offer insights into the participants' experiences and features that make CS interventions feasible. OBJECTIVE: We aimed to explore the perceived efficacy and feasibility of a reading- and discussion-based CS intervention via a qualitative approach. METHODS: The intervention was delivered bi-weekly for four weeks to older adults with subjective cognitive decline in a retirement community in Canada. FINDINGS: Themes generated from post-intervention focus groups highlighted perceived cognitive engagement, increased social connection, and enjoyment of intellectual discussion. Participants also identified features that enhanced or limited their experience. DISCUSSION: This study provides support for the use of bibliotherapy as a meaningful, socially engaging CS intervention and proposes recommendations for the implementation of future applications in a similar community setting.

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)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,376 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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