The Initial Development and Evaluation of iGeriCare Lessons
Notice bibliographique
Résumé
Informal caregivers (CGs) of people with dementia (PwD) in Ontario may provide upwards \nof 90 hours or more of caregiving (CG) or assistance to a loved one, per week. CGs of PwD \noften face increased social isolation, disrupted routines, and experience adverse health \neffects as this work is incredibly difficult and overwhelming, requiring knowledge, \neducation, resources, and support. eHealth interventions can help to respond to the dynamic \nand changing needs of these CGs. To respond to these needs, Dr. Richard Sztramko \nconceptualized iGeriCare, an educational multimedia tool. 10 iGeriCare lessons were \ncreated and developed by Dr. Sztramko and Dr. Anthony J. Levinson and his team at the \nDivision of e-Learning and Innovation. \nThe objective of this thesis is to review psychoeducational interventions aimed at CGs of \npatients with dementia and to evaluate the usability of iGeriCare learning modules. This \nthesis is comprised of two phases, a systematic literature review and an evaluation of the \niGeriCare lessons. A systematic search was performed on MEDLINE, PubMed, CINAHL, \nand EMBASE. 31 articles and 23 prospective interventions were included in the final \nanalysis. These interventions were generally perceived positively by CGs. Despite CG-perceived \nvalue, there is not enough evidence in the literature to clearly state whether online \ninterventions improve CG stress, self-efficacy, or burden. \nThe Quality in Use Integrated Measurement Framework (QUIM) informs usability. Two \nexperienced CGs agreed to participate. After they viewed the iGeriCare lessons on the \neLearning management system (through the web-based system 360 Articulate), they were \ninterviewed via telephone to gather their opinions of the usability of the iGeriCare modules. \nQualitative interview data were analyzed, resulting in the following themes: relevance of \ncontent and information, slide design, ease of navigation, forward learning, educational \ntools, and accessibility. They perceived iGeriCare as an effective tool with online \nconvenience and relished the thought of an online community whereby CGs can interact in \na spirit of comradery and togetherness.
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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 | 0,020 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».