Feasibility of Recruiting Spouses With DSM-IV Diagnoses for Caregiver Interventions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reviews and meta-analyses suggest that caregiver interventions have only been modestly effective in reducing caregiver distress. One possible reason is that many intervention studies have recruited heterogeneous caregivers with subclinical symptoms. This study examined the feasibility of recruiting a more homogenous group of caregivers with high clinical distress levels for an intensive therapy intervention. METHODS: During the 2-year study and under ideal circumstances, we recruited caregivers of community-dwelling older adults with dementia for group cognitive behavioral therapy at a University of Toronto affiliated and internationally recognized geriatric health sciences center. We used strict eligibility criteria to recruit primary spouse caregivers with a DSM-IV diagnosis, normal cognitive functioning, and clinically significant distress levels. RESULTS: Of the 97 caregivers screened, 61 were ineligible or uninterested. The 36 interested caregivers who met screening criteria completed a diagnostic intake assessment and only 28 were eligible to begin therapy. DISCUSSION: These results indicate that it would be extremely difficult for clinicians or researchers working in smaller cities or health care centers to run caregiver intervention groups using strict entrance criteria such as those employed in this study. The results of this study provide further support for the importance of diverse and tailored caregiver interventions.
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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 | 0,137 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».