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Enregistrement W2900165113 · doi:10.2196/11630

A Tablet App– and Sensor-Based Assistive Technology Intervention for Informal Caregivers to Manage the Challenging Behavior of People With Dementia (the insideDEM Study): Protocol for a Feasibility Study

2018· article· en· W2900165113 sur OpenAlexvenueno aff
Sven Kernebeck, Daniela Holle, Patrick Pogscheba, Felix Jordan, Fabian Mertl, Alina Huldtgren, Sebastian Bader, Thomas Kirste, Stefan Teipel, Bernhard Holle, Margareta Halek

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDescriptive statisticsIntervention (counseling)Protocol (science)Psychological interventionDementiaResearch designModalitiesFamily caregiversWilcoxon signed-rank testTest (biology)PsychologyData collectionApplied psychologyNursingMedicineMedical educationAlternative medicineMann–Whitney U test

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite the enormous number of assistive technologies (ATs) in dementia care, the management of challenging behavior (CB) of persons with dementia (PwD) by informal caregivers in home care is widely disregarded. The first-line strategy to manage CB is to support the understanding of the underlying causes of CB to formulate individualized nonpharmacological interventions. App- and sensor-based approaches combining multimodal sensors (actimetry and other modalities) and caregiver information are innovative ways to support the understanding of CB for family caregivers. OBJECTIVE: The main aim of this study is to describe the design of a feasibility study consisting of an outcome and a process evaluation of a newly developed app- and sensor-based intervention to manage CB of PwD for family caregivers at home. METHODS: In this feasibility study, we perform an outcome and a process evaluation with a pre-post descriptive design over an 8-week intervention period. The Medical Research Council framework guides the design of this feasibility study. The data on 20 dyads (primary caregiver and PwD) are gathered through standardized questionnaires, protocols, and log files as well as semistructured qualitative interviews. The outcome measures (neuropsychiatric inventory and Cohen-Mansfield agitation inventory) are analyzed by using descriptive statistics and statistical tests relevant to the individual assessments (eg, chi-square test and Wilcoxon signed-rank test). For the analysis of the process data, the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology is used. Log files are analyzed by using descriptive statistics, protocols are analyzed by using documentary analysis, and semistructured interviews are analyzed deductively using content analysis. RESULTS: The newly developed app- and sensor-based AT has been developed and was evaluated until July in 2018. The recruitment of dyads started in September 2017 and was concluded in March 2018. The data collection was completed at the end of July 2018. CONCLUSIONS: This study presents the protocol of the first feasibility study to encompass an outcome and process evaluation to assess a complex app- and sensor-based AT combining multimodal actimetry sensors for informal caregivers to manage CB. The feasibility study will provide in-depth information about the study procedure and on how to optimize the design of the intervention and its delivery. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/11630.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,008

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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,372 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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