Evaluating the Impact of a Web‐Based Educational Intervention on Dementia Risk Factor Awareness, Intentions, and Health Behaviours: Results from a Mixed‐Methods Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dementia is a major global health challenge, with prevention strategies increasingly focusing on modifiable risk factors. Despite evidence that lifestyle changes can reduce dementia risk by up to 45%, public awareness remains low. Web-based platforms offer scalable solutions to bridge this knowledge gap. This study evaluated whether exposure to DementiaRisk.ca improves knowledge of dementia risk factors, intention to engage in risk-reduction behaviors, and actual health behaviors. METHOD: A sequential explanatory mixed-methods design was employed. 510 participants were randomized into intervention (n = 265) or control (n = 245) groups. The intervention group received DementiaRisk.ca, which included a 35-minute multimedia lesson on dementia risk reduction and brain health and micro-learning emails. Control participants received a comparable lesson and micro-learning emails on mild cognitive impairment. Outcomes (knowledge, health behavior intentions, and behavior change) were measured at baseline (T1), 4 weeks (T2), and 12 weeks (T3). Qualitative feedback surveys were collected to explore experiences and barriers/facilitators. RESULT: Participants were predominantly older adults ≥55 (55%), female (61%), and reported good to excellent health (81%). Both groups showed increases in knowledge, with the intervention group demonstrating significantly larger gains (mean increase of 8.8 points vs. 6.2 in control, p <0.01). These differences persisted at T3 (mean difference -1.54, 95% CI [-2.50, -0.58]). Participants with lower education levels showed the greatest knowledge gains. Both groups had significant increases in intentions to adopt healthy behaviors, sustained through T3. The intervention group showed more substantial improvements in health behaviors, with a 5.88-point increase at T2 and a sustained 5.06-point increase at T3. Qualitative feedback indicated strong engagement, with participants reporting lifestyle changes (i.e., increased physical activity, dietary improvements, increased doctor visits). Barriers included technological issues and time constraints. Younger participants were more prevention-focused, while older participants sought information on dementia management and caregiving. CONCLUSION: DementiaRisk.ca significantly improved knowledge of dementia risk factors and promoted behavior changes, especially among individuals with lower education levels. These findings suggest the platform's potential to reduce health inequities and improve public health outcomes in dementia prevention. Future research will focus on optimizing engagement and expanding reach to diverse populations, with an emphasis on long-term impact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».