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Enregistrement W2002414973 · doi:10.2196/ijmr.3127

Understanding Internet Use Among Dementia Caregivers: Results of Secondary Data Analysis Using the US Caregiver Survey Data

2015· article· en· W2002414973 sur OpenAlex
Heejung Kim

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaDescriptive statisticsThe InternetGerontologyLogistic regressionWorkloadPsychologyFamily caregiversMedicineCaregiver stressClinical psychologyDiseaseWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Informal caregivers of persons with dementia experience higher levels of chronic stress in the caregiving trajectory. The Internet provides diverse types of caregiver resources that may help ameliorate their stress and relevant negative outcomes. However, there is limited information about the prevalence and factors of using Internet-based resources for health- and caregiving-related purposes in informal caregivers of persons with dementia. OBJECTIVE: Specific aims of this study were (1) to determine the prevalence and factors of caregiver's health-related Internet use and (2) to compare sociodemographic and caregiving-related characteristics between health-related Internet users and non-health-related Internet users among informal caregivers of persons with dementia. METHODS: This quantitative investigation was a descriptive correlational design using a secondary data analysis. Primary data were collected via a survey conducted in 2009 by the National Alliance for Caregiving and the American Association of Retired Persons. Telephone interviews utilizing standardized questionnaires were used to collect self-reported information about sociodemographics and caregiving-related history (N=450). Descriptive statistics and a hierarchical binary logistic regression analysis were completed based on the stress process model. RESULTS: Approximately 59% (265/450) of dementia caregivers were identified as health-related Internet users. Caregivers' sociodemographics and their subjective responses of caregiving stress were the most significant factors to identify health-related Internet users followed by workload assisting in instrumental activities of daily living of persons with dementia. There were significant differences for caregiver's age, levels of education and income, hours spent caregiving, and the relationship to persons with dementia between health-related Internet users and non-health-related Internet users (P<.05 for all). After controlling for confounding effects, younger age of persons with dementia (OR 0.278, 95% CI 0.085-0.906), higher education levels of caregivers (OR 3.348, 95% CI 2.019-5.552), shorter caregiving time spent per week (OR 0.452, 95% CI 0.243-0.840), higher levels of caregiver's emotional stress (OR 1.249, 95% CI 1.004-1.555), and financial hardship (OR 4.61, 95% CI 1.416-14.978) were identified as newly emerging factors of health-related Internet use. CONCLUSIONS: Although the Internet provided useful resources for caregivers of persons with dementia, dementia caregivers reported lower levels of health-related Internet use compared to the general public. Our findings confirmed the impact of age, education levels, and/or income on Internet use reported in previous studies. However, the predictive value of subjective responses of caregiving stress for health-related Internet use was a new addition. These findings will assist health care providers, researchers, and policy makers in identifying who is the least likely to access Internet-based resources and how Internet-based strategies can best be designed, implemented, and distributed to meet the needs of this group of users.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,535
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,027 · 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