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Enregistrement W7116833356 · doi:10.1002/alz70860_102291

The INTErGenerational intervention to Reduce fraIlTY (INTEGRITY) trial

2025· article· en· W7116833356 sur OpenAlexaff
Mei Ling Lim, Amy Sparks, Nicole Ee, Sarah Kedwell, Ebony Lewis, Mao Ling Lim, April Mallon, Christina Coleman, Catherine Ho, Amelia Trippas, Rachelle Scott, Craig S. Anderson, Kim Delbaere, Hiroko H. Dodge, Anneke Fitzgerald, Ruth E. Hubbard, Monika Janda, Eva R. Kimonis, Susan Kurrle, K. Rockwood, Stéphanie Ward, Craig L Segaert, Ruth Peters

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)MEDLINERandomized controlled trialPhysical activityData collectionPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Programs which facilitate purposeful intergenerational interactions are promising risk-reduction tools. They can combine strong social engagement alongside cognitive and physical activities targeting executive function, memory and processing speed, moderate intensity movement and balance, themed around key areas e.g. healthy diet to target risk-reduction for dementia and frailty. However, implementing risk-reduction opportunities can be challenging, and sustained benefit likely requires long-term lifestyle change. Intergenerational-practice represents a unique opportunity to deliver a community-embedded social and multidomain approach with additional potential benefits for children. However, there is a lack of clinical trial data on effectiveness, particularly outside the United States METHOD: The INTEGRITY trial is an on-going cluster-randomised wait-list controlled trial in Sydney, Australia, measuring the impact of multidomain intergenerational-practice sessions on reducing frailty in older adults. Secondary endpoints include cognition. The intervention consists of weekly 2-hour sessions conducted in community-based preschools and involving ∼10 older adults and ∼10 preschool children per site over a 20-week program. The unit of randomization is the preschool. Outcome assessments for older adults include cognitive and physical ability, mood, quality of life, social connections, loneliness, sleep and the frailty index. Children are engaged from the local preschool and receive assessments on language and empathy. Process evaluation data to assess feasibility and engagement is also collected. The control group receive the same sessions after a 20-week waitlist period has elapsed RESULT: Recruitment and sessions are underway. Over 550 older adults have expressed interest with 317 progressing to screening. Screen success rates are 81.1%. A total of 237 older adults have been allocated to sites and 9 sites (out of a planned 44) have completed their sessions. Adult withdrawal rates are 25% overall and 13.7% for those who start attending sessions, primarily due to ill health (their own/their family). Child recruitment has been similarly successful. Anecdotal feedback from older adults, parents and preschool educators is highly positive, with several preschools requesting repeat sessions. CONCLUSION: Preliminary findings suggest intergenerational-practice is well received and a feasible way to deliver community-based interventions. Further data will give insight into the potential cognitive, physical and social benefits for older adults and developmental benefits for children.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,299 · 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'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

Citations0
Publié2025
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