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Enregistrement W2978597397 · doi:10.2196/14530

Using Computer Tablets to Improve Moods for Older Adults With Dementia and Interactions With Their Caregivers: Pilot Intervention Study

2019· article· en· W2978597397 sur OpenAlex
Aaron M. Gilson, Debby Dodds, Arveen Kaur, Michael Potteiger, James H. Ford

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoodDementiaIntervention (counseling)Psychological interventionFeelingMedicineClinical psychologySession (web analytics)PopulationActivities of daily livingAffect (linguistics)PsychologyGerontologyNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Persons living with dementia represent a significant and growing segment of the older adult (aged 65 years and older) population. They are often challenged expressively and may experience difficulties with sharing their feelings or moods. Availability of, and easy access to, tablets facilitates the use of information and communication technologies (ICTs) as a delivery mechanism for nonpharmacological interventions, especially for persons living with dementia. Evidence of the impact of ICTs in different community settings on mood with older adults and the impact of engagement on their caregivers is needed to promote broader adoption and sustainment of these technologies in the United States. Objective This study aimed to determine the extent of the effects of tablets on positive mood change and examine the effects of study variables on care recipients’ mood changes and caregivers’ daily interactions. Methods The tablet intervention was developed and evaluated in five programs. The primary outcome was caregivers’ assessment of care recipients’ mood (n=1089) before and after a tablet engagement session using an eight-point mood visual analog scale. Session influence on caregivers’ daily activities was captured for a subsample of participants (n=542). Frequency distributions were computed for each study variables. Chi-square tests of association were calculated to determine the association of the variables on mood changes for all care recipients, as well as those being treated in skilled nursing facilities and in-home, and then for those that affected caregivers’ daily activities. Results The study sample comprised 1089 care recipient and caregiver engagement sessions. Cumulatively, 50.78% (553/1089) of care recipients showed a transition from negative to positive moods, whereas another 41.78% (455/1089) maintained an already-positive mood after the caregiver engagement session. Chi-square analyses demonstrated that positive mood changes resulted from using music (χ210=72.9; P<.001), using YouTube as the sole app (χ212=64.5; P<.001), using multiple engagement strategies (χ22=42.8; P<.001), and when cared for in a skilled nursing facility (χ24=236.8; P<.001) across the entire care recipient sample. In addition, although many features of the engagement session positively influenced the caregivers’ day, the largest effect was observed when care recipients’ mood was considered to have improved following the session (χ24=234.7; P<.001). Conclusions The study is one of the first in the United States to explore the impact of ICTs, in particular managed tablets and Web-based video services that can be used on a tablet through an app, on improving mood in persons living with dementia, and enhancing caregivers’ perceptions about their care recipient interactions. Importantly, these pilot data substantiate ICTs as part of a personalized engagement approach, as beneficial alternatives to pharmaceutical interventions for mood enhancement. However, a more comprehensive study that explores the ICT’s impact on additional clinical outcomes is needed to confirm these preliminary findings.

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,363 · 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