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Enregistrement W3030348857 · doi:10.2196/15600

A Smart Health Platform for Measuring Health and Well-Being Improvement in People With Dementia and Their Informal Caregivers: Usability Study

2020· article· en· W3030348857 sur OpenAlexvenueno aff
Estefanía Fernández, Catherine Blake, L. M. Mackey, Paula Alexandra Silva, Dermot Power, Diarmuid O’Shea, Brian Caulfield

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean CommissionHealth Research Board
Mots-clésDementiaUsabilityPsychological interventionMental healthQuality of life (healthcare)DyadActivities of daily livingCaregiver burdenPsychologyGerontologyMedicineApplied psychologyNursingDiseasePsychiatryDevelopmental psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Dementia is a neurodegenerative chronic condition characterized by a progressive decline in a person's memory, thinking, learning skills, and the ability to perform activities of daily living. Previous research has indicated that there are many types of technology interventions available in the literature that have shown promising results in improving disease progression, disease management, and the well-being of people with dementia (PwD) and their informal caregiver, thus facilitating dementia care and living. Technology-driven home care interventions, such as Connected Health (CH), could offer a convenient and low-cost alternative to traditional home care, providing an informal caregiver with the support they may need at home while caring for a PwD, improving their physical and mental well-being. OBJECTIVE: This study aimed (1) to create a multidimensional profile for evaluating the well-being progression of the PwD-informal caregiver dyad for a year during their use of a CH platform, designed for monitoring PwD and supporting their informal caregivers at home, and (2) to conduct a long-term follow-up using the proposed well-being profile at different time-interval evaluations. METHODS: The PwD-informal caregiver well-being profile was created based on the World Health Organization International Classification of Functioning considering the following outcomes: functional status, cognitive status, and quality of life for the PwD and mental well-being, sleeping quality, and burden for the informal caregiver. Over a year, comprehensive assessments of these outcomes were conducted every 3 months to evaluate the well-being of PwD-informal caregivers, using international and standardized validated questionnaires. Participants' demographic information was analyzed using descriptive statistics and presented as means and SDs. A nonparametric Friedman test was used to analyze the outcome changes and the progression in the PwD-caregiver dyads and to determine if those changes were statistically significant. RESULTS: There were no significant changes in the well-being of PwD or their caregivers over the year of follow-up, with the majority of the PwD-caregiver dyads remaining stable. The only instances in which significant changes were observed were the functional status in the PwD and sleep quality in their caregivers. In each of these measures, post hoc pairwise comparisons did not indicate that the changes observed were related to the deployment of the CH platform. CONCLUSIONS: The follow-up of this population of PwD and their informal caregivers has shown that disease progression and physical and mental well-being do not change significantly during the time, being a slow and gradual process. The well-being profile created to analyze the potential impact of the CH platform on the PwD-informal caregiver dyad well-being, once validated, could be used as a future tool to conduct the same analyses with other CH technologies for this population. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/13280.

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 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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,516

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,283 · 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.

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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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