Internet-Based Psychotherapy Intervention for Depression Among Older Adults Receiving Home Care: Qualitative Study of Participants’ Experiences
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depression is common among homebound older adults. Internet-based cognitive behavioral therapy (iCBT) is a promising but understudied approach for treating depression among older adults with disabilities. OBJECTIVE: This study aims to understand the experiences of homebound older adults who participated in a pilot feasibility trial of an iCBT for depression. METHODS: The participants included 21 homebound older adults who participated in a generic iCBT program that was not specifically designed for older adults and 8 home care workers who assisted in the iCBT program. Informants completed semistructured individual interviews, which were transcribed verbatim and analyzed using methods informed by grounded theory. A hierarchical code structure of themes and subthemes was developed after an iterative process of constant comparisons and questionings of the initial codes. The data analysis was conducted by using dedoose, a web app for mixed methods research. RESULTS: Three themes and various subthemes emerged related to participants' experience of the iCBT intervention, as follows: intervention impact, which involved subthemes related to participants' perceived impact of the intervention; challenges and difficulties, which involved subthemes on the challenges and difficulties that participants experienced in the intervention; and facilitators, which involved subthemes on the factors that facilitated intervention use and engagement. CONCLUSIONS: iCBT is a promising intervention for homebound older adults experiencing depression. Home care workers reported improved relationships with their clients and that the program did not add a burden to their duties. Future programs should involve accessible technical features and age-adapted content to improve user experience, uptake, and adherence. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04267289; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04267289.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».