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Enregistrement W2953786777 · doi:10.1159/000497805

EVALUATE-AD and Tele-STAR: Novel Methodologies for Assessment of Caregiver Burden in a Telehealth Caregiver Intervention – A Case Study

2019· article· en· W2953786777 sur OpenAlexaff
Neil Thomas, Allison Lindauer, Jeffrey Kaye

Notice bibliographique

RevueDementia and Geriatric Cognitive Disorders · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily Caregiving in Mental Illness
Établissements canadiensBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésTelehealthCaregiver burdenIntervention (counseling)TelemedicinePsychologyDepression (economics)Assisted livingDementiaMedicineClinical psychologyGerontologyPhysical therapyPsychiatryHealth careDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: We explored the relationship between objective and subjective measures of burden prior to and after a telehealth-based caregiver intervention. One caregiver participated in two studies, one to assess the feasibility of objective, home-based monitoring (EVALUATE-AD), the second to assess the feasibility of a caregiver education telehealth-based intervention, Tele-STAR. METHODS: Subjective measures of burden and depression in Tele-STAR and objective measures related to daily activities of the caregiver in EVALUATE-AD were compared to examine trends between the different outcome measures. RESULTS: While the caregiver reported an increase in distressing behaviors by her partner, burden levels did not significantly change during or after the Tele-STAR intervention, while objective measures of activity and sleep showed a slight decline. CONCLUSION: Unobtrusive home-based monitoring may provide a novel, objective method to assess the effectiveness of caregiver intervention programs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,354 · 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'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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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