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Enregistrement W7120404254

Preventing cognitive decline via digital literacy and virtual game management: a randomized controlled intervention study in community-dwelling elderly

2022· article· pt· W7120404254 sur OpenAlexaboutno aff
Ana Lúcia de Lourenzi Bonilha

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2022
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialDementiaCognitive declineCognitionIntervention (counseling)Digital literacyDigital healthCohortNeuropsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To evaluate the impact of cognitive stimulation via digital inclusion and game management on cognition in the elderly in primary health care. Method: This is a randomized controlled intervention study nested within a population-based cohort study. Based on the application of the Clinical Dementia Rating (CDR), individuals with scores of 0 and 0.5, and aged 60 years or older were included and randomly allocated to the Intervention Group (IG) and Control Group (CG). Initially, 160 participants met the selection criteria and underwent neuropsychological evaluation via Montreal Cognitive Assessment (MoCA), used before and after the intervention. The IG (n=62) participated in the computer-based intervention once a week for 1.5 hours for a total of 4 months. The CG (n=47) participated in Mindfulness workshops held with the same durability over the same time period. Results: The screening of cell phone and computer use in the initial sample (n=160) showed that 93% of the elderly have a cell phone, 82.5% of the devices is of the smatphone model with Internet access, 80% have a computer at home and, the majority (56.5%) fit with the basic level regarding use. Sixty-two elders in GI (50 women; 12 men), with a mean age of 74.8±6.3 years and 56.5% had high schooling, and 47 in CG (41 women; 6 men), with a mean age of 74±5.7 years and 46.8% with medium schooling, joined the study. 34% of the IG seniors had an income greater than or equal to 5 minimum wages, as well as 44.5% of the CG seniors. The IG who went through the Remembrance Workshops had on average 2.6 points more in MoCA after 4 months than the control group (p<0.001; 95%CI [1.90; 3.31]). The change in final MoCA decreased by 0.46 points (p<0.001; 95% CI [-0.57; -0.34]) for each additional unit in baseline MoCA. Individuals with average education had a 0.93 point (p=0.011; 95% CI [0.21; 1.64]) increase in MoCA change compared to individuals with low or high education. Conclusion: Digital inclusion combined with the practice of video games has the potential to improve cognition in the elderly. This prevention program can be structured to be applied in primary health care.

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)0,003
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,264 · 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
Publié2022
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