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Enregistrement W2884172047 · doi:10.2196/11247

Caregiver-Focused, Web-Based Interventions: Systematic Review and Meta-Analysis (Part 2)

2018· review· en· W2884172047 sur OpenAlexaff
Jenny Ploeg, Muhammad Usman Ali, Maureen Markle‐Reid, Ruta Valaitis, Amy Bartholomew, Donna Fitzpatrick‐Lewis, Carrie McAiney, Diana Sherifali

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2018
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily Caregiving in Mental Illness
Établissements canadiensHamilton Health SciencesImpactMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionPsychosocialSocial supportMedicineRandomized controlled trialMEDLINEFamily caregiversIntervention (counseling)Peer supportGerontologyPsychologyNursingPsychiatryPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Approaches to support the health and well-being of family caregivers of adults with chronic conditions are increasingly important given the key roles caregivers play in helping family members to live in the community. Web-based interventions to support caregivers have the potential to lessen the negative health impacts associated with caregiving and result in improved health outcomes. OBJECTIVE: The primary objective of this systematic review and meta-analysis was to examine the effect of caregiver-focused, Web-based interventions, compared with no or minimal Web-based interventions, on caregiver outcomes. The secondary objective was to assess the effect of different types of Web-based interventions (eg, education, peer and professional psychosocial support, and electronic monitoring of the care recipient), compared with no or minimal Web-based interventions, on caregiver outcomes. METHODS: MEDLINE, EMBASE, CIHAHL, PsychInfo, Cochrane, and AgeLine were searched from January 1995 to April 2017 for relevant randomized controlled trials (RCTs) or controlled clinical trials (CCTs) that compared caregiver-focused, Web-based intervention programs with no or minimal Web-based interventions for caregivers of adults with at least one chronic condition. Studies were included if they involved: adult family or friend caregivers (aged ≥18 years) of adults living in the community with a chronic condition; a caregiver-focused, Web-based intervention of education or psychosocial support or electronic monitoring of the care recipient; and general caregiver outcomes (ie, burden, life satisfaction, self-efficacy or mastery, reaction to problem behavior, self-esteem, strain, and social support). Title and abstract as well as full-text screening were completed in duplicate. Data were extracted by a single reviewer and verified by a second reviewer, and risk of bias assessments were completed accordingly. Where possible, data for these caregiver outcomes were meta-analyzed. RESULTS: The search yielded 7927 unique citations, of which 294 studies were screened at full text. Of those, 14 studies met the inclusion criteria; 12 were RCTs and 1 study was a CCT. One study used an RCT design in 1 country and a CCT design in 2 other countries. The beneficial effects of any Web-based intervention program, compared with no or minimal Web-based intervention, resulted in a mean increase of 0.85 points (95% CI 0.12 to 1.57) for caregiver self-esteem, a mean increase of 0.36 points (95% CI 0.11 to 0.62) for caregiver self-efficacy or mastery, and a mean decrease of 0.32 points (95% CI -0.54 to -0.09) for caregiver strain. However, the results are based on poor-quality studies. CONCLUSIONS: The review found evidence for the positive effects of Web-based intervention programs on self-efficacy, self-esteem, and strain of caregivers of adults living with a chronic condition. Further high-quality research is needed to inform the effectiveness of specific types of Web-based interventions on caregiver outcomes. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42018091715; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=91715 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/738zAa5F5).

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,359
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,009
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,001

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 Opus0,332
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations108
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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