Effects of an Assistive Technology Intervention on Older Adults with Disabilities and Their Informal Caregivers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to demonstrate experimentally that an assistive technology (AT) intervention improves older AT users' activity performance and satisfaction with activity performance and decreases their caregivers' sense of burden. DESIGN: This study was a delayed intervention, randomized control trial. Baseline data were collected on 44 community-dwelling AT user-caregiver dyads in Vancouver, British Columbia, and Montreal, Quebec. The primary outcome measures for AT users were the satisfaction and accomplishment scales from the Assessment of Life Habits. The primary outcome measure for caregivers was the Caregiver Assistive Technology Outcome Measure, which assessed burden associated with dyad-identified problematic activities. RESULTS: After the intervention, assistance users in the immediate intervention group reported significantly increased satisfaction with activity performance (P < 0.001) and improved accomplishment scores (P = 0.014). Informal caregivers in the immediate intervention group experienced significantly decreased burden with the dyad-identified problematic activity (P = 0.013). Participants in the delayed intervention group experienced similar benefits after the intervention. Improvements for both groups were mostly maintained 4 mos after the conclusion of the intervention. CONCLUSIONS: This is the first experimental study to demonstrate that the provision of AT decreases caregiver burden. If confirmed and extended by subsequent research, the findings have significant policy and practice implications and may enable health care providers to advocate for improved access to AT provision and the related follow-up services.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».