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Enregistrement W2899161618 · doi:10.1186/s13690-018-0316-y

Barriers and enablers in the use of respite interventions by caregivers of people with dementia: an integrative review

2018· review· en· W2899161618 sur OpenAlexaff
Marie-Conception Leocadie, Marie-Hélène Roy, Monique Rothan‐Tondeur

Notice bibliographique

RevueArchives of Public Health · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensRoyal Society of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRespite careDementiaPsychological interventionPublic healthNursingHealth informaticsMedicineHealth services researchHealth administrationGerontologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Due to the increase in the number of people with dementia, relatives often provide in-home care. This care constitutes a cornerstone of the healthcare system, and maintaining these caregivers' well-being is therefore of paramount importance. Although respite interventions are generally considered an effective support system, they tend to be underutilized. The aim of this integrative literature review is to highlight the factors that promote and impede the use of respite interventions. METHODS: Searches were conducted on the PubMed and CINAHL databases for studies of respite interventions from 1980 to 2016, and they yielded 51 articles of relevance. RESULTS: Analysis of these articles revealed modifiable and immutable factors that influence the use of respite. The most cited topic categories in the literature were attributes of respite services and workload managed by caregivers, which is characterized by the onset of burden. CONCLUSION: The factors promoting or impeding the use of respite interventions identified by our analysis highlight the need to adapt respite service attributes and use caregivers' skills to foster the partnership between healthcare teams and caregivers and to ensure the accompanying dyad's quality and safety.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0100,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations53
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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