방법 논문

노인의 인지 훈련 및 사회 참여를 위한 이중 플랫폼 디지털 개입

DOI:

10.3791/70919

⸱

2026년 7월 3일

 , 
1School of Health Industries, Guangdong Open University (Guangdong Polytechnic Institute), 2Guangdong Open University (Guangdong Polytechnic Institute)

이 논문에서

요약

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

이 프로토콜은 적응형 인지 훈련을 위한 웹 기반 가상 학습 환경과 구조화된 동료 상호작용을 위한 중재된 온라인 소셜 플랫폼을 결합한 노인용 이중 플랫폼 디지털 개입을 설명합니다. 이 글은 참가자 온보딩, 개입 실행, 준수 모니터링, 안전 절차, 그리고 12주 프로그램 전반의 대표성 실행 결과를 상세히 다룹니다.

초록

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인지 기능과 사회 참여의 연령 관련 변화는 이후 삶의 웰빙에 공동적으로 영향을 미칠 수 있습니다. 디지털 전달 모델은 노인을 지원하는 실질적인 접근법을 제공할 수 있지만, 인지 훈련과 구조화된 온라인 사회 참여를 통합하는 재현 가능한 프로토콜은 여전히 충분히 설명되지 않고 있습니다. 이 글은 12주간 진행된 이중 플랫폼 디지털 개입의 실행을 조사하기 위해 설계된 4군 무작위 대조 연구의 프로토콜을 제시합니다. 이 개입에는 적응형 인지 훈련을 위한 웹 기반 가상 학습 환경(VLE)과 가이드 내 동료 상호작용을 위한 중재된 온라인 소셜 플랫폼(OSP)이 포함됩니다. 프로토콜은 참가자 모집 및 선별, 디지털 온보딩 절차, 개입 일정 관리, 준수 모니터링, 원격 참여를 위한 안전 거버넌스를 설명합니다. 결과 수집에는 전반적인 인지 수행, 처리 속도, 외로움, 사회적 참여 및 프로토콜 실행과 관련된 프로세스 지표가 포함됩니다. 연구 그룹 전반에 걸친 플랫폼 수용률, 유지 패턴, 예상 결과 경로를 보여주기 위해 대표적인 결과를 포함합니다. 이 결과들은 예비적이며 임상 효능을 입증하기 위한 것이 아니라 프로토콜 실행을 입증하기 위한 것입니다. 이 프로토콜은 노인 인구를 위한 원격 다구성요소 디지털 개입을 복제하거나 적응하려는 연구자와 실무자를 지원할 수 있습니다.

서론

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전 세계 인구 고령화는 두 가지 밀접하게 연관된 공중보건 문제를 심화시켰습니다: 연령 관련 인지 저하와 노년의 사회적 연결성 감소 1,2,3. 기존의 역학적 증거는 이러한 질환들이 종종 함께 나타나며, 기능적 악화, 정서적 부담, 그리고 장기적인 건강 결과 악화에 공동으로 기여할 수 있음을 시사합니다 4,5,6. 사회적 고립은 치매 위험 증가와도 연관되어 있으며, 다른 잘 알려진 행동 및 건강 관련위험 요인과 함께 7,8,9. 최근 종단적 연구는 지속적인 사회적 소외가 고차 인지에 관여하는 뇌 영역의 부정적인 구조적·기능적 변화를 동반할 수 있음을 시사하며, 외로움의 인지 결과에 대한 그럴듯한 신경생물학적 맥락을 제공한다 10,11,12.

이러한 병행하는 도전들은 지역사회 거주 노인들에게 확장 가능하고 접근 가능하며 적합한 개입에 대한 수요를 만들어냈습니다13. 전통적인 센터 기반 프로그램은 이점을 제공할 수 있지만, 그 실행은 종종 교통 부담, 이동성 제한, 일정 장벽, 그리고 환경 간 서비스 접근성 불균형에 의해 제약을 받습니다14, 15, 16. 따라서 디지털 접근법은 가정 기반 또는 원격 지원 개입 전달의 실용적인 경로로 점점 더 주목받고 있습니다17. 가상 학습 환경(VLE)을 통한 개입을 포함한 컴퓨터 제공 인지 훈련은 후기 삶의 기능과 관련된 인지 영역에서 반복적이고 적응적인 연습을 제공하는 데 사용되어 왔습니다 18,19,20. 동시에, 인터넷 매개 커뮤니케이션 도구와 온라인 소셜 플랫폼(OSP)은 대면 참여가 제한적일 때 노인들에게 구조화된 상호작용, 동료 교류, 사회적 접촉 유지의 추가 기회를 제공할 수 있습니다 21,22,23.

그럼에도 불구하고, 노인 인구에서 디지털 개입 사용은 불균형한 디지털 접근성, 변동적인 기술 준비 상태, 그리고 시간에 따른 일관성 없는 준수로 인해 여전히 제약을 받고 있습니다24. 노인은 시력 저하, 손재주가 떨어지고, 기기에 익숙하지 않은 것과 같은 실질적 장벽뿐만 아니라, 자신감 저하, 기술 관련 불안, 사용 중 실수에 대한 걱정 등 심리적 장벽도 겪을 수 있습니다 25,26,27. 현재 문헌의 또 다른 한계는 인지 훈련과 디지털 매개 사회 참여가 종종 별도의 개입 경로로 구현된다는 점입니다. 이러한 분리는 인지 노력과 사회적 참여 간의 잠재적으로 중요한 상호작용을 간과할 수 있습니다. 사회적 참여 자체는 지속적인 주의력, 작업 기억, 억제, 관점 취득을 필요로 하며, 향상된 인지 기능은 사회적 교류에서 더 자신감 있고 일관된 참여를 지원할 수 있습니다 28,29.

최근 연구들 중 일부는 다구성요소 또는 디지털 지원 개입 모델로 이동했으나, 인지 훈련과 사회 참여 구성 요소의 독립적이고 복합적인 기여를 명확히 구분하는 프로토콜은 여전히 제한적입니다19, 30, 31. 특히, 인지 훈련 플랫폼과 온라인 사회 참여 플랫폼을 동일한 네 팔 설계 내에서 표준화하는 재현 가능한 임상시험 프로토콜이 여전히 부족합니다. 또한 온보딩 지원을 운영화하고, 플랫폼 간 참여를 모니터링하며, 플랫폼 기반 프로세스 지표를 참가자 보고 및 평가자가 관리한 결과와 함께 해석하는 방법에 대한 방법론적 지침도 제한적입니다. 이러한 공백은 단순한 절차적 문제가 아닙니다. 이들은 다성분 디지털 개입이 일관되게 시행되는지, 연구 간 비교, 그리고 디지털 준비도 수준이 다른 노인에 맞게 적용될 수 있는지에 영향을 미칩니다.

본 글에서는 VLE 단독 상태, OSP 단독 상태, 그리고 VLE+OSP 병합 조건의 독립적이고 시너지 효과 있는 구현 지표를 일반 진료 대조군과 독특하게 분리하는 새로운 4팔 무작위 대조 프로토콜을 상세히 설명하여 이 방법론적 격차를 해소합니다. 인지 또는 사회적 모듈을 단독으로 배치했던 이전 프레임워크와 달리, 이 프로토콜의 주요 혁신은 완전 통합된 접근법입니다. 이는 노인을 위해 맞춤 설계된 재현 가능한 이중 플랫폼 디지털 아키텍처를 구축하며, 표준화된 사용성 중심의 온보딩, 안전 감독, 지속적인 플랫폼 수준의 프로세스 추적을 포함합니다. 특히 사용성 중심의 온보딩, 구조화된 구현 절차, 온라인 참여의 안전 감독, 플랫폼 수준의 프로세스 추적에 중점을 둡니다. 대표적인 결과가 구현 패턴과 예상되는 평가 경로를 설명하기 위해 포함되었으며; 이들은 기전이나 임상적 이점에 대한 확증적 증거가 아니라 예비적이고 프로토콜 시연적 증거로 해석되어야 합니다. 이후 섹션들은 개입과 그 모니터링 프레임워크를 충분한 방법론적 세부사항으로 재현하기 위해 필요한 운영 단계를 설명합니다.

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프로토콜

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연구 프로토콜은 광둥 오픈 대학교 윤리위원회에서 검토 및 승인되었습니다(승인 번호. GOU7728374). 이 연구는 헬싱키 선언에 따라 수행되었습니다. 등록 전에 모든 참가자로부터 서면 동의서를 받았습니다. 이 글에서 보고된 대표 결과를 뒷받침하는 데이터는 Zenodo에서 10.5281/zenodo.19324885로 공개되어 있습니다. 저장소에는 식별 해제된 참여자 수준 데이터, 데이터 사전, 대표 분석에 사용되는 통계 코드가 포함되어 있습니다.

1. 참가자 모집 및 선별

  1. 모집 전략
    1. 지역 보건 관리 기관, 노인 활동 센터, 지역 의료 시설과 채용 파트너십을 구축하세요. 노인과 일상적으로 일하는 직원에게 추천을 요청하세요.
    2. 대면 채용 외에도 연령에 맞는 커뮤니티 포럼과 중재된 소셜 미디어 그룹에서 온라인 공고를 통해 보완하세요. 핵심 연구 설명과 자격 요건 문구는 모든 채용 채널에서 일관성을 유지하세요.
    3. 참가자 모집 목표를 240명으로 설정하세요. 이 표적은 무작위화 전에 선별 실패와 소멸을 가능하게 합니다.
    4. 최종 무작위화 목표를 160명으로 설정합니다. 기초 평가가 완료된 후에만 참가자를 무작위로 배정합니다.
  2. 자격성 평가
    1. 나이, 언어 능력, 기기 접근성, 참여 의지에 대한 초기 전화 심사를 실시하세요. 학습 언어로 읽고 의사소통할 수 있는 65세 이상의 성인만 포함해야 합니다.
    2. 안정적인 인터넷 연결이 가능한 태블릿이나 컴퓨터에 접속하는지 확인하세요. 교정된 시력과 청력이 스크린 기반 참여에 충분한지 확인하세요.
    3. 전화 심사를 통과한 후보자에게는 대면 방문 또는 안전한 영상 기반 기본 방문을 예약하세요. 모든 후보자에게 동일한 선별 순서를 사용하세요.
    4. 몬트리올 인지 평가를 실시하세요. 치매 임상 진단이 있거나 점수가 18 미만인 후보자는 제외합니다.
    5. 환자 건강 설문지-9를 실시하세요. 점수 15 이상인 후보자는 제외하고, 필요 시 임상 의뢰를 주선합니다.
    6. 참가자가 터치스크린이나 마우스를 독립적으로 조작할 수 있는지 확인하세요. 표준 교육 후 독립적으로 기기 사용을 불가능하게 하는 심각한 운동 장애가 있는 지원자는 제외합니다.
    7. 각 제외 사유를 심사 시점에 기록하세요. 자격 미달이 인터넷 접속, 기기 가용성, 또는 기기 사용 능력 부족과 관련이 있는지 기록하세요.

2. 기초 평가(T0) 및 무작위화

  1. 기저 시 결과 측정
    1. 무작위화 전에 완전한 기초 평가를 수행하세요. 모든 평가자 기반 및 자기보고 측정을 표준화된 순서로 시행합니다.
    2. 몬트리올 인지 평가와 숫자 기호 대체 검사를 기초검사에서 실시하세요. 같은 방문 중에 트레일 메이킹 테스트 파트 B와 숫자 스팬을 실시하세요.
    3. UCLA 외로움 척도와 사회활동 빈도 척도를 기준선에서 시행하세요. eHealth 문해력 척도, EQ-5D-5L, 환자 건강 설문조사-9를 미리 정해진 시점에 시행하세요.
    4. 연령, 성별, 학력, 거주 환경, 스마트폰 사용 기간, 일일 인터넷 사용 빈도, 고혈압 병력, 당뇨병 병력 등 인구통계학적 및 임상 공변량을 수집합니다.
    5. 참가자의 그룹 배정에 대해 엄격히 눈가림이 밝혀진 독립적이고 훈련된 평가자를 사용하여 평가자가 실시하는 인지 검사를 실시합니다. 이 블라인드 프로토콜—평가자가 개입 제공과 분리되고, 참가자들이 그룹 배정을 평가자에게 공개하지 않도록 지시하는 방식—가 즉시 개입 후 평가(T1)와 12주 추적 평가(T2)를 포함한 모든 평가 시점에서 유지되도록 해야 합니다.
    6. 참여자 눈명 측정은 심리사회적 자기보고 측정에 적합하지 않습니다. 이 한계는 외로움과 사회 참여 결과를 해석할 때 고려해야 합니다.
  2. 무작위화
    1. 컴퓨터 기반 무작위화 프로그램으로 할당 시퀀스를 생성합니다. 1:1:1:1:1 비율로 160명의 적격 참가자를 무작위로 배정합니다.
    2. 40명을 능동적 대조군(표준화된 주간 건강 교육 점검 받기)에, 40명을 VLE 단독 그룹(가상 학습 환경을 통한 적응적 인지 훈련 제공)에 배정합니다. 동시에 40명을 OSP 전용 그룹(온라인 소셜 플랫폼을 통한 조정된 동료 상호작용 참여)에, 나머지 40명을 VLE+OSP 통합 그룹(인지 훈련과 사회적 참여 요소를 모두 받는 그룹)에 배정합니다.
    3. 모든 기준 평가가 완료될 때까지 배분 순서를 숨기세요. 순차적으로 번호가 매겨진 봉투나 안전한 중앙 무작위화 데이터베이스를 사용하세요.
    4. 대조군에게 12주 동안 주 1회 표준화된 건강 교육을 제공합니다. 직원 접촉은 주 10분 체크인 전화 한 번으로 제한하세요.
    5. 개입 기간 동안 대조군에게 인지 훈련 과제나 온라인 그룹 상호작용을 제공하지 마십시오. 윤리 제출서에서 승인된 경우 T2 이후 디지털 개입에 대한 지연 접근을 제공하세요.
      참고: 전체 연구 설계, 4개 팔 구조, 평가 일정은 그림 1에 나와 있습니다. 참가자 선별, 제외, 등록 및 배분 경로는 그림 2에 나와 있습니다. 기본 인구통계학 및 디지털 준비 특성은 표 1에 나열되어 있습니다. 전체 결과 프레임워크, 데이터 유형 및 수집 시점은 표 2에 나열되어 있습니다.

3. 온보딩 및 기술 교육

  1. 장치 설정
    1. 각 중재 부문에 배정된 참가자 각각에 대해 개별 온보딩 세션을 일정 잡으세요. 지속 시간을 약 60분으로 설정하세요.
    2. 참가자의 기기에 필요한 VLE 플랫폼 또는 OSP 플랫폼을 설치하세요. 플랫폼 이름, 개발자, 버전 번호, 접근 경로, 기기 호환성을 자료 로그에 기록하세요.
    3. 참가자의 필요에 맞게 글꼴 크기, 대비, 오디오 레벨, 알림 설정을 조정하세요. 세션이 끝나기 전에 선택한 설정을 저장하세요.
  2. 사용자 교육
    1. 로그인, 작업 시작, 메시지 게시, 볼륨 조절, 로그아웃 절차 스크린샷이 포함된 대형 글씨 매뉴얼을 제공하세요.
    2. 로그인 절차를 한 번 시연해 보세요. 그 다음 참가자에게 같은 절차를 독립적으로 3번 반복하게 합니다.
    3. 작업을 시작하거나 토론 세션에 참여하는 방법을 시연하세요. 그 다음 참가자에게 감독 하에 한 번의 연습 시도를 해보라고 요청합니다.
    4. 기술 지원 경로를 도입하세요. 가능하다면 직접 전화번호 한 개와 플랫폼 내 도움말 경로 하나를 제공하세요.
    5. 개입을 시작하기 전에 온라인 안전 규칙을 반드시 검토하세요. 참가자들에게 그룹 공간에서 비밀번호, 금융 정보, 신원 번호, 개인 연락처 정보를 공유하지 말라고 지시하세요.
    6. 온보딩이 성공적으로 완료되었는지 기록하세요. 독립적인 로그인이나 탐색이 첫 시도에서 완료되지 않을 경우, 7일 이내에 한 번의 반복 온보딩 세션을 예약하세요.
      참고: 온보딩 워크플로우, 인터페이스 경로, 대표적인 VLE 작업 화면은 그림 3에 나와 있습니다.

4. 가상 학습 환경 부문에 대한 개입 실행

  1. 플랫폼 구성
    1. VLE를 12주 동안 주 3회 세션을 제공하도록 설정하세요. 각 세션은 20분에서 30분 사이로 유지하세요.
    2. 모든 모듈의 시작 난이도를 레벨 1로 설정하세요. 모든 참가자의 최대 난이도를 8레벨로 설정하세요.
    3. 각 세션에서 같은 모듈 순서를 사용하세요. 기억 작업부터 시작해 주의력과 처리 속도 작업, 그리고 집행 통제 작업으로 마무리하세요.
    4. 난이도를 올리는 것은 두 세션 연속으로 동일 모듈에서 정확도가 80% 이상일 때뿐입니다. 임계값에 미치지 못할 때는 모듈을 현재 수준에 유지하세요.
    5. 각 모듈에 적응 규칙을 따로 적용하세요. 임계값을 충족하는 모듈만 전진시키고, 나머지는 변경하지 마세요.
  2. 작업 모듈
    1. 먼저 메모리 모듈을 전달해. 패턴 회상 및 지연 표본 일치 과제를 사용하며, 세션당 12개의 시도를 수행하세요.
    2. 주의력과 처리 속도 모듈은 두 번째로 전달하세요. 시각적 목표 식별 과제를 방해 요소와 함께 세션당 24회 시도하세요.
    3. 집행 제어 모듈은 마지막에 전달해. 세션당 18개의 시도가 있는 규칙 전환 과제를 사용하세요.
    4. 각 작업 유형 내에서 점수 규칙을 일정하게 유지하세요. 완료된 모든 세션에 대해 정확성, 응답 시간, 완료 상태, 달성 수준을 기록하세요.
  3. 세션 관리
    1. 모듈 시퀀스가 완료되거나 최대 세션 시간이 도달하면 자동으로 세션을 종료합니다. 임시로 세션을 연장하지 마세요.
    2. 각 모듈을 완료한 후 즉시 긍정적인 피드백을 제공하세요. 모든 VLE 참가자에게 동일한 피드백 형식을 사용하세요.
    3. 3일 연속 로그인이 기록되지 않으면 자동 알림을 작동시키세요. 향후 48시간 내에 활동이 없으면 직원 한 명에게 연락을 요청하세요.
    4. 각 VLE 참가자의 총 직원 지원 시간을 기록하세요. 이 데이터를 활용해 연구 군 간 노출 및 접촉 강도를 평가할 수 있습니다.

5. 온라인 소셜 플랫폼 부문에 대한 개입 실행

  1. 그룹 결성과 중재
    1. OSP 참가자를 5명에서 8명으로 구성된 소규모 그룹에 배정하세요. 연령대별 그룹과 공통 취미, 이전 직업 분야, 일상 생활 선호 등 다양한 관심 분야별로 균형을 맞추어 초기 동료 참여를 촉진합니다.
    2. 각 그룹에 훈련된 중재자 한 명을 배정하세요. 참가자 상호작용을 시작하기 전에 동일한 중재자 교육을 완료하세요.
    3. 모더레이터 교육 내용을 연구 파일에 기록하세요. 촉진 규칙, 개인정보 보호, 중립적인 안내, 그리고 에스컬레이션 절차를 포함하세요.
  2. 구조화된 상호작용 활동
    1. 매주 45분 동기화 영상 세션을 한 번 예약하세요. 각 세션은 모든 참가자의 오디오와 비디오 점검으로 시작하세요.
    2. 각 세션마다 미리 정해진 주간 토론 주제 하나를 사용하세요. 예를 들어, 어린 시절 취미, 기억에 남는 축제, 요리 루틴, 또는 좋아하는 지역 장소 등이 있습니다.
    3. 단체 채팅방에 매일 비동기식 토론 주제를 하나씩 올리세요. 그룹과 주간에 걸쳐 프롬프트 형식을 일관되게 유지하세요.
    4. 매주 한 가지 부담 없는 협업 활동을 도입하세요. 공유 사진 테마, 주간 기억 공유 과제, 간단한 그룹 웰니스 챌린지 같은 활동을 활용하세요.
    5. 참고: OSP 팔의 상호작용 모드, 활동 일정, 조절 경로는 그림 4에 나와 있습니다.
  3. 조절과 안전
    1. 매일 그룹 활동 기록을 검토하세요. 갈등, 괴롭힘, 곤란 신호, 개인정보 침해 여부를 선별하세요.
    2. 위험 사건이 발생하면 모든 그룹에 동일한 개입 규칙을 적용하세요. 문제 있는 내용을 제거하고, 참가자와 개인적으로 연락하며, 안전 기록에 행동을 기록하세요.
    3. 심각한 안전 문제를 지정된 임상 의사 또는 책임 연구자에게 같은 날 보고하세요. 추가 조치를 위해 미리 정해진 안전 워크플로우를 따르세요.
    4. 주간 모더레이션 시간 동안 동료로부터 답변이 없으면 4시간 이내에 응답하세요. 중재자 답글 하나와 중립 태그 하나를 사용해 동료들의 반응을 유도하세요.
    5. 그룹 간 조절 강도를 최대한 일관되게 유지하세요. 중재자 접촉 및 개입 조치를 기록하여 나중에 검토하세요.

6. 통합 VLE+OSP 부문에 대한 개입 구현

  1. 일정 조정
    1. VLE 교육을 주 3일의 고정된 날로 배정하세요. OSP 라이브 세션과 비동기 활동을 별도의 날에 할당하세요.
    2. 12주 개입 기간 동안 주간 구조를 안정적으로 유지하세요. 모든 복합 암 참가자에게 동일한 일정 템플릿을 사용하세요.
    3. 집단 VLE 참여 이정표를 인정하는 짧은 그룹 메시지를 게시하세요. 몇 주에 걸쳐 문구를 표준화하세요.
    4. 이 부서의 모든 기술 지원 시간, 중재자 연락처, 연구자 연락처를 별도로 기록하세요. 이 데이터를 활용해 복합 팔이 더 많은 총 노출을 받는지, 아니면 직원 주의를 더 많이 받는지 평가하세요.

7. 데이터 수집 및 모니터링

  1. 연속 공정 데이터
    1. 중재 기간 동안 VLE 로그를 자동으로 수집하세요. 로그인 타임스탬프, 세션 시간, 모듈 완료, 달성 레벨, 평균 정확도, 평균 응답 시간을 기록하세요.
    2. 중재 전반에 걸쳐 OSP 활동 기록을 자동으로 수집하세요. 게시물 수, 댓글 수, 반응 수, 영상 세션 참석 시간, 완료된 협업 활동 수를 기록하세요.
    3. 응답 지연을 참가자의 게시물과 첫 번째 동료 응답 사이의 경과 시간 (분)로 정의하라. 원시 로그에서 중재자 응답과 동료 응답을 별도로 처리하세요.
    4. 참여 강도를 주간 로그인 빈도, 완료된 VLE 세션, 원본 게시물 수, 댓글 수, 참석 영상 회의 시간의 표준화된 합으로 정의하세요. 각 구성 요소를 합산 전에 z-점수로 변환하세요.
    5. 복합 참여 지수를 12주 개입 기간 동안 각 참가자에 대해 사용 가능한 표준화된 플랫폼 참여 변수들의 평균으로 정의합니다. 예상 로그 필드의 최소 70%가 확보될 때만 지수를 계산하세요.
    6. 누락된 로그 레코드는 누락된 것으로 간주하고, 검증된 시스템 기록이 사용 없음을 확인하지 않는 한 0으로 기록하지 마십시오. 모든 데이터 정제 규칙을 통계 코드 파일에 문서화하세요.
      참고: 프로세스 지표와 준수 관련 변수는 표 3에 요약되어 있습니다.
  2. 중재 후 평가 (T1)
    1. 12주 중재 완료 후 7일 이내에 모든 기초 결과 측정을 재투여하십시오. 기준선에서 사용한 동일한 평가 순서를 유지하세요.
    2. 시스템 사용성 척도를 T1에서 시행하세요. 모든 참가자에게 동일한 언어 버전을 사용하세요.
    3. T1에서 NASA 작업 부하 지수를 관리하세요. 다른 피로나 부담 기구를 사용하지 마세요.
    4. 완료율, 평가 누락 사유, 프로토콜 편차를 기록하세요. 연구 데이터베이스에 부작용 및 부담 지표를 기록하세요.
  3. 추적 평가(T2)
    1. 중재 종료 후 12주 후에 최종 결과 평가를 실시합니다. 이 시점을 원고 전체에서 24주차로 정의하세요.
    2. 표 2에 별도로 명시되지 않는 한 기저라인에서 수집한 동일한 인지, 심리사회, 건강 관련 측정을 재시행합니다.
    3. 가능할 경우 평가자가 시행하는 측정에 대해 눈가리개를 유지합니다. 눈가림 제거 사례를 연구 기록에 남기세요.

8. 통계 분석

  1. 1차 분석 계획
    1. 선형 혼합 모델을 사용하여 반복 연속 결과를 분석합니다. 그룹, 시간, 그룹별 상호작용을 고정 효과로 포함하세요.
    2. 참가자를 무작위 효과로 포함하세요. 모델 수렴이 달성되면 비구조적 공분산 행렬을 사용하세요. 1차 자기회귀 또는 복합 대칭 구조는 기본 모델이 수렴하지 않을 때만 사용하세요.
    3. 기본 연령, 학력 연수, 종속 변수의 기준값을 조정합니다. 모든 기본 모델에서 동일한 공변량 규칙을 유지합니다.
    4. 1차 분석은 치료 의도 프레임워크 하에서 수행하세요. 사용 가능한 반복 측정 데이터를 포함한 모든 무작위 참가자를 포함하세요.
    5. 혼합 모델 프레임워크 내에서 누락된 결과 데이터를 '누락 무작위' 가정 하에 처리합니다. 소멸률이 10%를 초과하면 다중 보정을 적용한 민감도 분석을 수행하세요.
    6. 주요 결과를 미리 지정하고 필요할 경우 쌍별 사후 비교에 홀름 조정을 적용하여 다중성을 조절합니다. 탐색적 결과를 확인보다는 지지적인 것으로 다루세요.
  2. 준수 및 탐색적 하위 그룹 분석
    1. VLE 부문에서의 높은 준수율을 36개 세션 중 최소 27개 이상 완료한 것으로 정의합니다. 낮은 순응도를 27회 미만의 세션 완료로 정의하세요.
    2. OSP 부문에서의 높은 참여를 평균적으로 주 4일 이상 적극적으로 참여하는 것으로 정의합니다. 적극적인 참여를 정해진 영상 세션에 게시, 댓글 작성, 참석하는 것을 의미합니다.
    3. 순응 기반 하위 그룹 분석은 탐색적이고 사후 단계로 간주합니다. 이 비교들을 무작위 인과적 대비로 해석하지 마십시오.
    4. 모든 그룹의 직원 접촉 시간과 플랫폼 노출 시간을 기록하세요. 특히 복합군에서의 구현 차이를 설명할 때 이러한 변수들을 고려하세요.

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결과

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

총 240명이 적격성을 위해 선별되었고, 4개 연구 군에 걸쳐 160명의 참가자가 무작위로 배정되었습니다. 중재 후 평가 기준으로 141명의 참가자가 분석 가능 상태로 남아 있었으며, 유지율은 88.1%에 해당합니다. 참가자 흐름은 그림 2에 나와 있습니다.

기본 인구통계학, 건강 관련 및 디지털 준비 특성은 표 1에 제시되어 있습니다. 네 개 그룹 전체에서 연령, 성별 분포, 교육 수준, 흔한 만성 질환, 기본 인지 점수, 기본 외로움, 디지털 접근성 지표는 등록 시 대체로 유사했습니다. 전체 결과 프레임워크와 측정 일정은 표 2에 제시되어 있습니다.

이 대표적인 결과들은 자동화된 구현 모니터링과 종단적 결과 평가 간의 시너지를 보여줌으로써 이중 플랫폼 프...

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토론

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이 글은 노인에게 인지 훈련과 체계적인 온라인 사회 참여를 제공하기 위한 이중 플랫폼 프로토콜에 대해 설명합니다. 대표 결과는 중재가 네 가지 연구 조건에서 어떻게 실행, 모니터링, 내용될 수 있는지를 보여주기 위해 제시되며, 확정적인 효능을 확립하는 목적이 아닙니다. 이 연구의 주요 혁신은 엄격한 구조화된 4팔 구조에 있는데, 이는 단일 무작위 집단 내에서 인지 훈련(VLE)과 구조화된 사회 참여(OSP)를 성공적으로 운영화하고 분리시킨 것입니다(그림 8). 이전에는 서로 달라졌던 이 경로들을 통합하여 통합된 이중 플랫폼 프레임워크를 구축함으로써, 이 프로토콜은 단일 도메인 개입을 넘어 분야를 발전시킵니다. 더 나아가, 사용성 중심의 온보딩과 지속적인 디지털 프로세스 추적에 대한 고재현 표준을 도입하는데, 이는 노인기술 시험에서 중요하지만 지속적으로 과소보고된 요소입니다....

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공개 사항

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저자들은 공개할 것이 없습니다.

감사의 글

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저자들은 연구에 시간을 내어 지속적인 참여를 해준 모든 노년자 참가자들에게 감사의 뜻을 전합니다. 참여 지역사회 건강 관리 기관과 시니어 활동 센터 직원들에게도 모집 및 조정에 도움을 준 데 대해 감사의 뜻을 전합니다. 저자들은 또한 온보딩, 플랫폼 지원, 관리 절차에 기여한 기술 지원 인력과 연구 조교들에게 감사를 표합니다. 이 작업은 2024년 광둥성 교육 과학 기획 프로젝트(고등교육 특별 프로젝트) "자격 프레임워크 관점에서 광둥-홍콩-마카오 대베이 지역 고등직업 교육 품질 보증 시스템 협력 구축"(프로젝트 번호 2024GXJK143)의 일부 지원을 받았습니다. 자금 지원자는 연구 설계, 개입 전달, 데이터 수집, 데이터 분석, 데이터 해석, 원고 작성에 관여하지 않았습니다.

자금 지원 정보:

이 연구는 다음과 같은 두 가지 연구 프로젝트의 지원을 받았습니다:

2024년 광둥성 교육과학기획 프로젝트(고등교육 특별 프로그램): 광둥-홍콩-마카오 대베이 지역 고등직업교육품질 보증 시스템 협력 구축 연구(연구비 번호: 2024GXJK143).

2024년 광둥성 학습 사회 건설 품질 향상 프로젝트(평생교육): 광둥성 노인 학습자 신용은행 시스템 설계 및 구축 연구 및 실무 (보조금 번호: JXJYGC2024F306).

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재료

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이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
BrainHQPosit Science, San Francisco, CA, USAN/A가상 학습 환경으로 사용되는 웹 및 앱 기반 인지 훈련 플랫폼. 참가자 전원에 대해 동일한 훈련 모듈을 선택하고 연구 전반에 동일한 관리 대시보드/내보내기 형식을 유지합니다.
Digit SpanPearson, San Antonio, TX, USA100000392WAIS-IV Digit Span 자료를 사용하여 실시합니다. T0, T1, T2에서 동일한 언어 버전과 관리 규칙을 사용합니다.
Digit Symbol Substitution TestPearson, San Antonio, TX, USA100000392WAIS-IV Coding 자료를 사용하여 실시합니다. 이는 재현 가능한 방식으로 DSST 소스를 문서화하는 가장 깔끔한 방법입니다.
eHealth Literacy Scale (eHEALS)Norman and Skinner / JMIR PublicationsN/A8항목 자기 보고형 eHealth 문해 측정. 연구 전반에 검증된 단일 언어 버전을 사용합니다.
EQ-5D-5LEuroQol Research Foundation, Rotterdam, the NetherlandsN/A연구 현장에 공식적으로 라이선스 부여된 성인 EQ-5D-5L 언어 버전을 사용합니다. 사용한 정확한 언어 버전을 방법 섹션에 기록합니다.
IBM SPSS StatisticsIBM Corp., Armonk, NY, USAN/A버전 29.0.x. 기술 통계, 선형 혼합 모델 및 주요 표 작성에 사용합니다. 사용 가능한 경우 최종 원고에 정확한 설치된 하위 버전을 보고합니다.
Montreal Cognitive Assessment (MoCA)MoCA Cognition, Montréal, QC, CanadaN/A모든 평가에서 동일한 언어로 공식 종이 버전, 버전 8.1을 사용합니다. 공식 관리 및 점수 매기기 지침을 따릅니다.
NASA Task Load Index (NASA-TLX)NASA Ames Research Center, Moffett Field, CA, USAN/A사전 지정된 작업 부하 및 부담 측정으로 공식 NASA-TLX 도구를 사용합니다. 간소화된 체크리스트로 대체하지 마십시오.
Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9)Pfizer Inc., New York, NY, USAN/A9항목 우울증 선별 설문지. 연구 전반에 일관되게 라이선스/승인된 언어 버전을 사용합니다.
RR Foundation for Statistical Computing, Vienna, AustriaN/A버전 4.5.3. 민감도 분석, 재현 가능한 스크립트 및 필요 시 그림 생성에 사용합니다.
REDCapVanderbilt University / REDCap Consortium, Nashville, TN, USAN/A연구 데이터베이스 관리, eCRF 구성 및 설문/데이터 수집을 위한 보안 웹 애플리케이션. 연구 팀에 사용 가능한 기관 배포판을 사용합니다.
Social Activity Frequency Scale연구 조사자N/A사회적 참여 빈도를 정량화하는 데 사용하는 연구 설문지. 완전한 항목 세트와 점수 매기기 지침은 재현 가능성을 위해 보조 파일로 업로드해야 합니다.
System Usability Scale (SUS)John BrookeN/A10항목 사용성 설문지. 사후 개입 평가에서 한 가지 언어 버전을 일관되게 사용합니다.
Trail Making Test Part B다양한 표준화된 종이 양식N/A표준화된 종이 TMT Part B 양식을 사용하고 모든 시점에서 동일한 관리 지침, 타이밍 규칙 및 중단 규칙을 유지합니다.
UCLA Loneliness Scale, Version 3Daniel W. RussellN/A20항목 외로움 측정. 원고 전반에 동일한 점수 방향을 유지하면서 버전 3을 일관되게 사용합니다.
WeChatTencent Mobile International Limited / Tencent Inc., Shenzhen, Chinacom.tencent.mm온라인 소셜 플랫폼으로 사용되는 메시징 및 그룹 상호 작용 플랫폼. 그룹 채팅, 비동기 게시 및 그룹 화상 상호 작용을 지원합니다.
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참고문헌

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