Intervention mechanisms of an experience sampling intervention for spousal carers of people with dementia: a secondary analysis using momentary data
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: A psychosocial intervention for spousal carers of people with dementia promoted emotional well-being through self-monitoring and personalized feedback, as demonstrated in a previous randomized controlled trial. The mechanism behind the intervention effects is thought to lie in increased awareness of, and thus, engagement in behaviours that elicit positive emotions (PA). This secondary analysis tests the assumption by investigating momentary data on activities, affect, and stress and explores the relevance of personalized feedback compared to self-monitoring only.Methods: The intervention was based on the experience sampling method (ESM), meaning that carers self-monitored own affect and behaviours 10 times/day over 6 weeks. The experimental group received personalized feedback on behaviours that elicit PA, while the pseudo-experimental group performed self-monitoring only. A control group was also included. ESM-data of 72 carers was analysed using multilevel mixed-effects models.Results: The experimental group reported significant increases in passive relaxation activities over the 6 weeks (B = 0.28, SE = 0.12, Z = 2.43, p < .05). Passive relaxation in this group was negatively associated with negative affect (r = –0.50, p = .01) and positively associated with activity-related stress (r = 0.52, p = .007) from baseline to post-intervention. Other activities in this or the other groups did not change significantly.Conclusion: Carer’s daily behaviours were only affected when self-monitoring was combined with personalized feedback. Changing one’s daily behaviour while caring for a person with dementia is challenging and aligned with mixed emotions. Acknowledging simultaneously positive and negative emotions, and feelings of stress is suggested to embrace the complexity of carer’s life and provide sustainable support.
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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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».