The Sandwich Generation Diner: Development of a Web-Based Health Intervention for Intergenerational Caregivers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Women are disproportionately likely to assist aging family members; approximately 53 million in the United States are involved with the health care of aging parents, in-laws, or other relatives. The busy schedules of "sandwich generation" women who care for older relatives require accessible and flexible health education, including Web-based approaches. OBJECTIVE: This paper describes the development and implementation of a Web-based health education intervention, The Sandwich Generation Diner, as a tool for intergenerational caregivers of older adults with physical and cognitive impairments. METHODS: We used Bartholomew's Intervention Mapping (IM) process to develop our theory-based health education program. Bandura's (1997) self-efficacy theory provided the overarching theoretical model. RESULTS: The Sandwich Generation Diner website features four modules that address specific health care concerns. Our research involves randomly assigning caregiver participants to one of two experimental conditions that are identical in the type of information provided, but vary significantly in the presentation. In addition to structured Web-based assessments, specific website usage data are recorded. CONCLUSIONS: The Sandwich Generation Diner was developed to address some of the informational and self-efficacy needs of intergenerational female caregivers. The next step is to demonstrate that this intervention is: (1) attractive and effective with families assisting older adults, and (2) feasible to embed within routine home health services for older adults.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».