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Enregistrement W2952867267 · doi:10.1093/geront/gnz085

Helping Hispanic Family Caregivers of Persons With Dementia “Get the Picture” About Health Status Through Tailored Infographics

2019· article· en· W2952867267 sur OpenAlexaff
Adriana Arcia, Niurka Suero-Tejeda, Nicole Spiegel-Gotsch, José A. Luchsinger, Mary Mittelman, Suzanne Bakken

Notice bibliographique

RevueThe Gerontologist · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Nursing ResearchNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésInfographicComprehensionDementiaHealth literacyContext (archaeology)PsychologyBlueprintHealth careMental healthApplied psychologyMedicineComputer sciencePsychiatryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Caregivers need to understand their health status and the disabilities of the care recipient to engage in effective health management. Infographics tailored with personal health data are a promising approach to facilitating comprehension, particularly for individuals with low health literacy/limited English proficiency. Such approaches may be especially important for dementia caregivers given the high care burden. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Guided by the Health Belief Model and the Data-Frame Theory of Sensemaking, we conducted iterative participatory design sessions with Hispanic family caregivers (N = 16) of persons with dementia. We created multiple prototype infographic designs to display scores on validated instruments of topics such as caregiving burden, overall health, and psychological distress. We retained and refined designs participants judged to be easily comprehensible. Analysis focused on identifying the graphical elements that contributed to the comprehensibility of designs and on evaluating participants' reactions to the designs. RESULTS: Successful infographics used intuitive scaling consistent with caregivers' perspective of dementia as inevitable decline. Participants reacted to infographics by describing the self-management actions they would take to address the health issue at hand. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: Tailored infographics supported caregivers' comprehension of their health status and served as cues to engaging in self-management. As such, they should be presented in the context of informational support that can facilitate selection of appropriate next steps. This can mitigate the potential mental and physical health consequences of caregiving and enable caregivers to continue to care for their relatives with dementia with less damage to their own well-being.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations42
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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