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Enregistrement W3191718791 · doi:10.2196/28652

An App-Based Mindfulness-Based Self-compassion Program to Support Caregivers of People With Dementia: Participatory Feasibility Study

2021· article· en· W3191718791 sur OpenAlexafffundvenue
Donna Goodridge, Nathan A. Reis, Jenna Neiser, Tim Haubrich, Bev Westberg, Laura Erickson-Lumb, Jo Storozinski, Cesar Gonzales, Joanne Michael, Allison Cammer, Nathaniel Osgood

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensAlzheimer Society of CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSaskatchewan Health Research Foundation
Mots-clésDementiaCaregiver burdenFamily caregiversMindfulnessPsychologyCoping (psychology)Intervention (counseling)Social supportAnxietyClinical psychologyGerontologyMedicinePsychiatryPsychotherapistDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The number of persons with dementia is steadily growing, as is the number of individuals supporting persons with dementia. Primary caregivers of persons with dementia are most often family members or spouses of the persons with dementia, and they are more likely to experience increased stress and other negative effects than individuals who are not primary caregivers. Although in-person support groups have been shown to help buffer the negative impacts of caregiving, some caregivers live in isolated or rural communities and are unable to make the burdensome commitment of traveling to cities. Using an interdisciplinary approach, we developed a mobile smartphone support app designed for primary caregivers of persons with dementia, with the goal of reducing caregiver burden and easing stress. The app features a 12-week intervention, largely rooted in mindfulness-based self-compassion (MBSC), because MBSC has been linked to minimizing stress, depression, and anxiety. OBJECTIVE: The primary objectives of our program are twofold: to explore the feasibility of a 12-week mobile support program and to conduct an initial efficacy evaluation of changes in perceived caregiver burden, coping styles, and emotional well-being of caregivers before and after the program. METHODS: Our feasibility study used a 2-phase participatory pretest and posttest design, focusing on acceptability, demand, practicality, implementation, and efficacy. At phase I, we recruited 57 primary caregivers of persons with dementia (mean age 76.3, SD 12.9 years), comprising spouses (21/57, 37%), children (21/57, 37%), and friends or relatives (15/57, 26%) of persons with dementia, of whom 29 (51%) completed all measures at both pre- and postprogram. The content of the program featured a series of MBSC podcasts. Our primary outcome measure was caregiver burden, with secondary outcome measures including coping styles and emotional well-being. Daily ecological momentary assessments enabled us to ask participants, "How are you feeling today?" Phase II of our study involved semistructured follow-up interviews with most participants (n=21) who completed phase I. RESULTS: Our findings suggest that our app or program meets the feasibility criteria examined. Notably, participants generally accepted the program and believed it could be a useful resource. Emotional well-being increased significantly (P=.04), and emotion-based coping significantly decreased (P=.01). Participants generally considered the app or program to be a helpful resource. CONCLUSIONS: Although there were no significant changes in caregiver burden, we were encouraged by the increased emotional well-being of our participants following the completion of our program. We also conclude that our app or program demonstrated feasibility (ie, acceptability, practicality, implementation, and efficacy) and can provide a much-needed resource for primary caregivers of persons with dementia. In the subsequent version of the program, we will respond to participant feedback by incorporating web-based weekly sessions and incorporating an outcome measure of self-compassion.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,341 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations33
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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