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Enregistrement W2756301480 · doi:10.2196/jmir.7896

Components and Outcomes of Internet-Based Interventions for Caregivers of Older Adults: Systematic Review

2017· review· en· W2756301480 sur OpenAlexafffund
Cassioppée Guay, Claudine Auger, Louise Demers, W. Ben Mortenson, William C. Miller, Dominique Gélinas-Bronsard, Sara Ahmed

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2017
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensMcGill University Health CentreInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British ColumbiaGF Strong Rehabilitation CentreInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychological interventionThe InternetQuality of life (healthcare)Family caregiversPsychologyInternet privacyGerontologyMedicineComputer scienceNursingWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: When trying to access interventions to improve their well-being and quality of life, family caregivers face many challenges. Internet-based interventions provide new and accessible opportunities to remotely support them and can contribute to reducing their burden. However, little is known about the link existing between the components, the use of behavior change techniques, and the outcomes of these Internet-based interventions. OBJECTIVE: This study aimed to provide an update on the best available evidence about the efficacy of Internet-based interventions for caregivers of older adults. Specifically, the components and the use of behavior change techniques and how they impact on the efficacy of the intervention were sought. METHODS: A systematic review searched primary source studies published between 2000 and 2015. Included studies were scored with a high level of evidence by independent raters using the GRADE criteria and reported caregiver-specific outcomes about interventions delivered through the Internet for caregivers of people aged 50 years and older. A narrative synthesis identified intervention components (eg, content, multimedia use, interactive online activities, and provision of support), behavior change techniques, and caregiver outcomes (eg, effects on stressors, mediators, and psychological health). The risk of bias within the included studies was assessed. RESULTS: A total of 2338 articles were screened and 12 studies describing 10 Internet-based interventions were identified. Seven of these interventions led to statistically significant improvements in caregiver outcomes (eg, reducing depression or anxiety, n=4). These efficacious interventions used interactive components, such as online exercises and homework (n=4) or questionnaires on health status (n=2) and five of them incorporated remote human support, either by professionals or peers. The most frequently used behavior change techniques included in efficacious interventions were provision of social support (n=6) and combinations of instructions to guide behavior change and barrier identification (n=5). The design and aim of the included studies did not permit determining exactly which component and/or behavior change technique was more efficacious in producing positive outcomes in caregivers. The risk for selection bias was low for all the studies, and low to high for performance, detection, and attrition biases. CONCLUSIONS: In sum, Internet-based interventions that incorporate professional and social support, and provide instructions to change behavior and problem solve in an interactive manner appear to lead to positive outcomes in caregivers. Studies isolating the specific effect of components are needed to improve our understanding of the underlying mechanism of action.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,080
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,080
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,483
Tête enseignante GPT0,601
Écart entre enseignants0,118 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations99
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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