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Enregistrement W2724525540 · doi:10.5195/ijt.2017.6214

Feasibility of Using Telehealth to Deliver the “Powerful Tools for Caregivers” Program

2017· article· en· W2724525540 sur OpenAlexfundno aff
Katrina M. Serwe, Gayle Hersch, Karen Pancheri

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Telerehabilitation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConcordia University
Mots-clésTelehealthAttendanceVideoconferencingUsabilityTelemedicinePopulationFamily caregiversMedicineSoftware deploymentNursingComputer scienceMultimediaHealth careHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Caregivers report poorer health and wellness than the general population and identify numerous barriers to their attending programs to improve health and wellness. The purpose of this study was to explore the feasibility of employing a telehealth delivery method to enhance access to caregiver wellness programs. This article presents the quantitative results of a mixed methods feasibility study of translating the Powerful Tools for Caregivers (PTC) program to a telehealth delivery format. Four unpaid family caregivers of older adults participated in a telehealth delivered PTC program, a wellness program with established outcomes in the in-person environment. The program was delivered using synchronous videoconferencing methods. High class attendance and a high median total average Telehealth Usability Questionnaire score of 5.7 indicated the telehealth delivery method was feasible. This research suggests that telehealth is a feasible delivery format for a caregiver program traditionally delivered in an in-person format.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,783
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,355 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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