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Enregistrement W3127138220 · doi:10.2196/21629

Implementations of Evidence-Based eHealth Interventions for Caregivers of People With Dementia in Municipality Contexts (Myinlife and Partner in Balance): Evaluation Study

2020· article· en· W3127138220 sur OpenAlexvenueno aff
Hannah Liane Christie, Lizzy Boots, Huibert Tange, Frans R.J. Verhey, Marjolein de Vugt

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInterregHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean CommissionMarie Curie
Mots-cléseHealthDementiaPsychological interventionContext (archaeology)PsychologyIntervention (counseling)NursingIncentivemHealthHealth careGerontologyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Very few evidence-based eHealth interventions for caregivers of people with dementia are implemented into practice. Municipalities are one promising context in which to implement these interventions due to their available policy and innovation incentives regarding (dementia) caregiving and prevention. In this study, two evidence-based eHealth interventions for caregivers of people with dementia (Partner in Balance and Myinlife) were implemented in 8 municipalities in the Euregion Meuse-Rhine. Partner in Balance is a blended care, 8-week, self-management intervention intervention designed to aid caregivers of people with dementia in adapting to their new roles that is delivered through coaches in participating health care organizations who are trained to use it to offer online support to their clients. Myinlife is an eHealth/mHealth intervention integrated into the Dutch Alzheimer's Association website and available from the App Store or Google Play, designed to help caregivers of people with dementia use their social network to better organize care and share positive (caregiving) experiences. OBJECTIVE: This study's objectives were to evaluate the success of the implementation of Myinlife and Partner in Balance and investigate determinants of their successful implementation in the municipality context. METHODS: This study collected eHealth use data, Partner in Balance coach evaluation questionnaires, and information on implementation determinants. This was done by conducting interviews with the municipality officials based on the measurement instrument for determinants of implementation (MIDI). These data from multiple sources and perspectives were integrated and analyzed to form a total picture of the determinants (barriers and facilitators to implementation in the municipality context). RESULTS: The municipality implementation of Partner in Balance and Myinlife showed varying levels of success. In the end, 3 municipalities planned to continue the implementation of Partner in Balance, while none planned to continue the implementation of Myinlife. The 2 Partner in Balance municipalities that did not consider the implementation to be successful viewed the implementation as an external project. For Myinlife, it was clear that more face-to-face contact was needed to engage the implementing municipality and target groups. Successful implementations were linked to implementer self-efficacy and sense of ownership, which seemed to be absent in unsuccessful implementations. CONCLUSIONS: The experiences of implementing these interventions suggested that this implementation context was feasible regarding the required budget and infrastructure. The need to foster sense of ownership and self-efficacy in implementers will be integrated into future implementation protocols as part of standard implementation materials for municipalities and organizations implementing Myinlife and Partner in Balance.

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)0,002
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,579
Tête enseignante GPT0,571
Écart entre enseignants0,008 · 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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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