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Enregistrement W7116834787 · doi:10.1002/alz70860_103191

Brain Health PRO: Evaluating a Web‐Based Multidomain Intervention to Improve Dementia Literacy and Self‐Efficacy

2025· article· en· W7116834787 sur OpenAlexaffabout
Sylvie Belleville, Nicole Anderson, John R. Best, Paul Brewster, January Durant, Andrew Lim, Jody‐Lynn Lupo, Manuel Montero‐Odasso, Haakon B. Nygaard, Penelope Slack, Howard Chertkow, Howard Feldman, CCNA‐CAN‐THUMBS UP Study Group

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensWestern UniversitySunnybrook HospitalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversity of British ColumbiaUniversity of VictoriaInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalSimon Fraser UniversityOntario Brain InstituteBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaHealth literacyIntervention (counseling)CognitionLiteracyAffect (linguistics)Alzheimer's diseasePsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Early interventions addressing lifestyle-related risk factors present a compelling strategy for mitigating cognitive decline. In response to this need, the Canadian Consortium on Neurodegeneration in Aging has developed Brain Health Pro, an innovative remote web-based educational intervention aimed at enhancing dementia literacy and supporting older adults in adopting healthier lifestyles. The program focuses on seven key topics that influence brain health: physical activity, diet, mental stimulation, sleep, social and psychological health, vascular health, and vision and hearing. METHOD: This is a twelve-month prospective multi-center longitudinal study testing the effect of Brain Health PRO. The intervention comprises 181 chapters delivered progressively over 10 months. Each chapter is interactive, focusing on a specific topic, and provides relevant information, practical tips, and guidelines. The content is presented based on priorities tailored to individual risk levels and personal preferences. Participants included older adults with no cognitive impairment or those with mild cognitive impairment and at least one dementia risk factor (first-degree family history of dementia, hypertension, hypercholesterolemia, body mass index >30 or physical inactivity). The primary outcome was dementia literacy, assessed using the Alzheimer's Disease Knowledge Scale at 6 and 12 months. Secondary outcomes included self-efficacy, measured by the General Self-Efficacy Scale, and attitudes toward dementia, assessed using the PRISM-PC questionnaire. RESULT: A covariate-adjusted linear mixed model for the intention-to-treat sample (N = 353; mean age = 69.7) revealed a significant positive change in dementia literacy at 6 months (standardized change = 0.246; p = 0.012) and a significant improvement in self-efficacy at 12 months (standardized change = 0.157; p = 0.008). However, no significant change was observed in attitudes toward dementia. CONCLUSION: Brain Health Pro offers a personalized and accessible approach that can increase individuals' knowledge about dementia risk while enhancing their general self-efficacy. These dimensions are critical determinants of health. Improving them may foster long-lasting lifestyle changes to support sustained cognitive health.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,373 · 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 non 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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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