HOW DOES MODE OF SERVICE DELIVERY IMPACT CAREGIVER STRAIN? A MIXED-METHODS STUDY OF CAREGIVERS IN LOS ANGELES
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As the number of people living with Alzheimer’s disease and related dementias increases, so too will the number of people who care for them. This growing population requires instrumental and emotional support as they fulfill their caregiving duties. CareJourney is an online platform that provides this support; it can be used either alone, or with traditional in-person and phone-mediated consultations with family care navigators (FCNs). The intent of CareJourney is to provide a greater opportunity for self-directed services, as well as flexibility for working caregivers and those who prefer using technology. Satisfaction surveys (N=222) were analyzed to evaluate caregivers’ perceptions of CareJourney and the traditional service delivery modes. Additionally, five 30-minute interviews with caregivers were coded by two researchers (kappa=0.84) for a more in-depth understanding. Ten percent of survey respondents used CareJourney, and preliminary results from both the interviews and the survey suggest that caregiver burden, lack of time, and desire for a personal connection with FCNs influence mode of service delivery. Although a quarter of users relied on CareJourney to find caregiving resources and email their FCNs because it was more convenient than traditional modes, the interviews and surveys revealed that the caregivers most valued the personal touch that came from interacting with FCNs. Speaking with FCNs over the phone or in-person allowed caregivers to feel “reassured,” “less isolated,” and “comforted” as they discussed caregiving strains. Future interventions and services for caregivers should be offered using multiple modes to accommodate a range of time-demands and preferences for personal connection.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».