Online Educational Tools for Caregivers of People with Dementia: A Scoping Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Informal caregivers of people with dementia provide the majority of health-based care to people with dementia. Providing this care requires knowledge and access to resources, which caregivers often do not receive. We set out to evaluate the effect of online educational tools on informal caregiver self-efficacy, quality of life, burden/stress, depression, and anxiety, and to identify effective processes for online educational tool development. METHODS: We conducted a scoping review of articles on online educational interventions for informal caregivers of people with dementia searching CINAHL, MEDLINE, EMBASE, and PubMed from 1990 to March 2018, with an updated search conducted in 2020. The identified articles were screened and the data were charted. RESULTS: 33 articles that reported on 24 interventions were included. There is some evidence that online interventions improve caregiver-related outcomes such as self-efficacy, depression, dementia knowledge, and quality of life; and decrease caregiver burden. Common findings across the studies included the need for tailored, stage-specific information applicable to the caregiver's situation and the use of psychosocial techniques to develop the knowledge components of the interventions. CONCLUSION: We demonstrate the importance of having caregivers and health-care professionals involved at all stages of tool conceptualization and development. Online tools should be evaluated with robust trials that focus on how increased knowledge and development approaches affect caregiver-related outcomes.
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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 | 0,011 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».