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Enregistrement W7116882948 · doi:10.1002/alz70860_106557

Recruitment and Baseline Characteristics for the Lifestyle, Exercise and Diet (LEAD) 2.0 Trial: A 6‐month randomized controlled trial of virtual exercise and nutrition interventions in older adults with subjective cognitive decline

2025· article· en· W7116882948 sur OpenAlexaff
Bobby Neudorf, Noah Koblinsky, Krista A. Power, Malcolm A. Binns, Alexandra Fiocco, Shlomit Rotenberg, Susan Marzolini, P. OH, Jane S Thornton, Fatim Ajwani, Kylie Sullivan, Stéphanie Chevalier, Caryl Russell, Guylaine Ferland, Nicole Anderson, Laura E. Middleton

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalResearch Institute for AgingWestern UniversityUniversity Health NetworkUniversity of TorontoToronto Metropolitan UniversityUniversity of OttawaBaycrest HospitalMcGill University Health CentreToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialPsychological interventionCognitive declineBaseline (sea)Physical activityCognitionOlder peoplePhysical exercise

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The aim of the LEAD 2.0 Trial is to understand whether a 6-month online exercise and diet intervention is feasible among older adults at risk for dementia. Here we describe preliminary data on recruitment feasibility and baseline characteristics of LEAD 2.0 participants. METHOD: The LEAD 2.0 Trial is a 6-month factorial, randomized controlled trial among older adults with subjective cognitive decline (SCD). Feasibility will be evaluated based on recruitment (target: 9 participants/month), adherence (target: 75% of sessions attended), and retention (target: 80% of participants complete 6-month assessment). The exercise intervention included two virtual, group sessions and one independent, pre-recorded video session each week. The diet intervention included one weekly session of healthy diet counselling with goal setting. Stretch and brain education served as time/frequency/social matched controls for exercise and diet counselling interventions respectively. Assessments at baseline, 6 months, and 12 months were also conducted virtually. RESULT: A total of 574 participants were screened from July 2023 to November 2024, with the greatest proportion responding through targeted e-blasts through ZoomerMedia Limited (46.9%), research participant databases (12.2%), and participant referrals (8.4%). Of those sources, the highest portion of eligible individuals came from research participant databases (45.7%), promotion through local/provincial/national organizations (37.5%), and participant referrals (31.3%). Of 574 individuals screened, 236 passed lifestyle screening, 167 passed cognitive screening, and 146 were randomized (9.1 recruited per month). Eligibility was expanded from executive SCD to all SCD after one month of recruitment. Average age of participants was 72.5 ± 5.2 years, 80.8% were female, 85.6% were White, 88.4% had a college/university degree or greater, 61.6% were married, and 79.5% were retired. CONCLUSION: Recruitment to the LEAD 2.0 Trial occurred at target rates using a broad range of recruitment avenues. Targeted e-blasts produced the largest number of participants screened, while research participant databases produced the greatest recruitment yield. Men, people of minority ethno-cultural groups, and people with low education remain under-represented.

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)0,005
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,308 · 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
Routes d'admission1
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