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Enregistrement W3127351662 · doi:10.2196/24724

Business Models of eHealth Interventions to Support Informal Caregivers of People With Dementia in the Netherlands: Analysis of Case Studies

2021· article· en· W3127351662 sur OpenAlexvenueno aff
Hannah Liane Christie, Lizzy Boots, Ivo Hermans, Mark Govers, Huibert Tange, Frans R.J. Verhey, Marjolein de Vugt

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework Programme
Mots-cléseHealthPsychological interventionDementiaPsychosocialNursingPsychologyMedicineGerontologyHealth carePsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In academic research contexts, eHealth interventions for caregivers of people with dementia have shown ample evidence of effectiveness. However, they are rarely implemented in practice, and much can be learned from their counterparts (commercial, governmental, or other origins) that are already being used in practice. OBJECTIVE: This study aims to examine a sample of case studies of eHealth interventions to support informal caregivers of people with dementia that are currently used in the Netherlands; to investigate what strategies are used to ensure the desirability, feasibility, viability, and sustainability of the interventions; and to apply the lessons learned from this practical, commercial implementation perspective to academically developed eHealth interventions for caregivers of people with dementia. METHODS: In step 1, experts (N=483) in the fields of dementia and eHealth were contacted and asked to recommend interventions that met the following criteria: delivered via the internet; suitable for informal caregivers of people with dementia; accessible in the Netherlands, either in Dutch or in English; and used in practice. The contacted experts were academics working on dementia and psychosocial innovations, industry professionals from eHealth software companies, clinicians, patient organizations, and people with dementia and their caregivers. In step 2, contact persons from the suggested eHealth interventions participated in a semistructured telephone interview. The results were analyzed using a multiple case study methodology. RESULTS: In total, the response rate was 7.5% (36/483), and 21 eHealth interventions for caregivers of people with dementia were recommended. Furthermore, 43% (9/21) of the interventions met all 4 criteria and were included in the sample for the case study analysis. Of these 9 interventions, 4 were found to have developed sustainable business models and 5 were implemented in a more exploratory manner and relied on research grants to varying extents, although some had also developed preliminary business models. CONCLUSIONS: These findings suggest that the desirability, feasibility, and viability of eHealth interventions for caregivers of people with dementia are linked to their integration into larger structures, their ownership and support of content internally, their development of information and communication technology services externally, and their offer of fixed, low pricing. The origin of the case studies was also important, as eHealth interventions that had originated in an academic research context less reliably found their way to sustainable implementation. In addition, careful selection of digital transformation strategies, more intersectoral cooperation, and more funding for implementation and business modeling research are recommended to help future developers bring eHealth interventions for caregivers of people with dementia into practice.

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)0,000
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,182

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,345 · 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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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