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Enregistrement W3112432724 · doi:10.1080/13607863.2020.1857692

Intervention mechanisms of an experience sampling intervention for spousal carers of people with dementia: a secondary analysis using momentary data

2020· article· en· W3112432724 sur OpenAlexfundno aff
Sara Laureen Bartels, Rosalia J. M. van Knippenberg, Wolfgang Viechtbauer, Claudia J.P. Simons, Rudolf Ponds, Inez Myin‐Germeys, Frans R.J. Verhey, Marjolein de Vugt

Notice bibliographique

RevueAging & Mental Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeAlzheimer Society
Mots-clésExperience sampling methodIntervention (counseling)PsychologyAffect (linguistics)PsychosocialClinical psychologyDementiaRandomized controlled trialRelaxation (psychology)Self-monitoringMedicinePsychotherapistSocial psychologyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,164
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,323 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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