Online Educational Tools for Caregivers of People with Dementia: A Scoping Literature Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle