Rural carers online: A feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To test the feasibility (for a potential randomised controlled trial) of a computer intervention for improving social interaction and promoting the mental health of rural carers. DESIGN: The study combined pre- and post-intervention measures with interviews to determine the feasibility of the intervention and the acceptability of the study design to participants. The intervention consisted of providing 14 rural carers with computers and a 4-week training program on basic computer skills, using email and the Internet. SETTING: The study was conducted in a rural community setting. PARTICIPANTS: The carers were 12 women and two men, aged from 50 to 81 years, with an average of 65.5 years. MAIN OUTCOME MEASURES: Measures of social isolation (UCLA Loneliness Scale), depression (Geriatric Depression Scale), carer burden (Zarit Burden Interview) and computer confidence were taken at baseline and at a 3-month follow-up. Interviews were completed at follow-up to discuss outcomes of the study. A focus group discussion was conducted with 11 participants to discuss the study and resolve computer issues. RESULTS: Most carers reported increased confidence in email and Internet use. There was improvement for most participants in depressive symptoms and social isolation, but little change in carer burden. Participants identified many social benefits associated with the computer intervention, such as intergenerational connection, community building, skills and confidence and preparation for the future. CONCLUSION: The intervention was found to be practical and acceptable for a group of older carers. It was concluded that it would be feasible to conduct a large randomised controlled trial of the intervention.
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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 | 0,035 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».