Does early-stage intervention improve caregiver well-being or their ability to provide care to persons with mild dementia or mild cognitive impairment? A systematic review and meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
Interventions for caregivers of persons with dementia are well supported, but it remains unclear whether caregivers benefit from early-stage intervention when caring for persons with mild dementia or mild cognitive impairment (MCI). This systematic review and meta-analysis examined whether early-stage interventions for this population positively affect their well-being and ability to provide care and whether effectiveness varies based on intervention or caregiver/recipient characteristics. Searches of four databases (MEDLINE, EMBASE, PSYCINFO, and CINAHL) yielded 20,722 titles and 1,305 full texts were independently screened. Twenty-two reports representing 18 randomized controlled trial (RCT)/controlled early-stage intervention studies were included for meta-analysis, measuring a variety of outcomes for which effect sizes were calculated using standardized mean differences. Findings suggest that early-stage intervention has a small positive effect on both caregiver well-being and ability to provide care, with the largest effects observed for caregiver anxiety and caring-related distress. Moderator analyses showed no statistically significant difference in effectiveness based on type of intervention (counseling/psychotherapy, psychoeducational, or multicomponent) or individual versus group-based interventions. However, interventions that were caregiver only (vs. dyadic) had larger positive effects on caregiver well-being and ability to provide care. None of the caregiver/recipient characteristics examined (sex, type of relationship, and type of dementia) were related to the effectiveness of early-stage interventions. Although published controlled/RCT trials were limited, findings support efforts to offer early-stage interventions to caregivers of persons with mild dementia or MCI. Further research to determine what intervention types or components are most efficacious would aid the provision of optimal support for caregivers early in their caregiving trajectory. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».