Motivational Cognitive Behavioral Therapy for Dementia Prevention: A Pilot Study to Protect the Brain and Memory
Notice bibliographique
Résumé
This study sought to explore the efficacy of a manualized group therapy protocol developed for this project combining empirically-supported Cognitive Behavioral Therapy (CBT) and Motivational Interviewing (MI), which we coined as Motivational CBT (MI-CBT), adapted for individuals at a heightened risk of cognitive decline in later adulthood. Specifically, this study investigated changes in cognition, adaptive sleep behavior, diet, exercise, depression, anxiety, and dementia knowledge as well as modifiable lifestyle factors such as Body Mass Index (BMI), hypertension, cholesterol, cigarette smoking, and medical adherence. A group of twenty-five participants (N = 25) were recruited in a large Northeastern city from a university-based family medicine practice, psychoeducation group, social media postings, and research recruitment website. A pretest-posttest experimental design was utilized. Individuals were assessed using measures to acquire baseline and outcomes on cognition (Montreal Cognitive Assessment), sleep (Sleep Disorders Symptom Checlist-25), depression (Patient Health Questionnaire-9), anxiety (Penn State Worry Questionnaire), diet (Lent-Hope Diet Questionnaire), exercise (Step-Up mobile application), and dementia knowledge (Dementia Awareness Questionnaire) as well as a medical adherence questionnaire. Fifteen of the original twenty five participants completed posttest measures immediately following the MI-CBT group treatment and the same fifteen of the original twenty five were assessed at three-month follow-up. Statistical analysis using a one-way repeated measures Analysis of Variance (ANOVA) revealed significant improvements in insomnia sleep pathology, diet adherence, dementia knowledge, and BMI. This study provides preliminary evidence for a brief group intervention for medically at-risk individuals for dementia and offers practical suggestions on how to overcome obstacles to effective treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».