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Enregistrement W2810248945 · doi:10.1177/2055668318775313

Assessment of sex analysis in studies of technology-based interventions to alleviate caregiver burden among caregivers of persons with dementia

2018· article· en· W2810248945 sur OpenAlexaff
Chen Xiong, Elizabeth Mansfield, Angela Colantonio

Notice bibliographique

RevueJournal of Rehabilitation and Assistive Technologies Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensWomen's College HospitalToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaPsychological interventionInclusion (mineral)Intervention (counseling)Inclusion and exclusion criteriaGerontologyMedicineFamily caregiversClinical psychologyPsychologyPsychiatryAlternative medicineDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With an increase in the number of family caregivers for persons with dementia, caregiver burden is a major concern. Defined as computer-based devices and programs, technology has been identified as an intervention to address this issue. However, to date, there is little consideration of sex differences among caregivers in the design and planning of these interventions. OBJECTIVE: To systematically review the literature on technology-based interventions for caregivers of persons with dementia and report the frequency and approaches of sex-based analysis. METHODS: The literature was systematically searched for reviews of technology-based interventions for caregivers of persons with dementia. All titles and abstracts of publications included in the retrieved reviews were screened using pre-determined inclusion and exclusion criteria. Full text articles that met the inclusion criteria were included for analysis. RESULTS: < 0.05) between male and female caregivers. CONCLUSIONS: There is currently a lack of (1) sex-based analyses, (2) inclusion of males and (3) provision of sex-specific information in studies of technology-based interventions for caregivers of persons with dementia.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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