Reducing Burden for Caregivers of Older Adults With Mild Cognitive Impairment: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/RATIONALE: This systematic review aims to evaluate the efficacy of the nonpharmacological interventions reducing burden, psychological symptoms, and improving quality of life of caregivers of individuals with mild cognitive impairment (MCI). METHOD: Databases reviewed included Medline, Cochrane Library, Embase, PsycNet, AgeLine, and ProQuest Dissertations and Theses. Studies using an experimental/quasi-experimental design including nonpharmacological intervention were included. Four studies were included, and no meta-analysis was conducted. RESULTS: Calendar training and note-taking (cognitive intervention) significantly decreased caregiver's depressive symptoms and prevented worsening of subjective burden 6 months posttreatment. Daily engagement of meaningful activity combined with problem-solving therapy and educational material reduced depressive symptoms 3 months posttreatment. Moreover, educational intervention and social conversation phone calls decreased caregiver burden 3 months posttreatment. CONCLUSION: Studies suggest that nonpharmacological interventions can support caregivers of older adults with MCI, but the few published articles present some bias and are inconclusive. Randomized-controlled trials targeting specifically caregivers are needed to determine the most efficient type of interventions for those individuals.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».