Meet Caregivers Where They Are: A Remote Intervention Connecting Caregivers to Community Resources
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Informal caregivers of people with Alzheimer’s disease and related dementias (ADRD) are a vulnerable, often isolated population with high rates of financial strain and need for community resource supports. Little is known about how best to connect these caregivers to resources, especially during the COVID-19 pandemic. CommunityRx-Caregiver is an evidence-based intervention that connects caregivers to community resources for basic needs, wellness, and caregiving. Using preliminary data from a randomized trial of CommunityRx-Caregiver (N=344), we examined caregivers’ baseline confidence in finding community resources and their engagement in the CommunityRx-Caregiver intervention. Caregivers enrolled December 2020-February 2021 (n=26) received (1) personalized lists of community resources via text message (HealtheRx), (2) access to an online resource portal (FindRx) and (3) automated texts offering support for finding resources. Most caregivers were female (65%), Black (92%), >60 years old (64%) and 44% reported very good or excellent health. Nearly half of caregivers (46%) were completely confident in finding community resources. Overall, 81% of caregivers engaged with a text message or the FindRx. Nearly two-thirds (65%) of caregivers responded to at least one text message. More than a quarter (27%) used the FindRx tool; 5/7 of those shared FindRx resources with others. Caregivers sought resources including in-home personal care, exercise classes and support groups. Caregivers of people with ADRD, many of whom had low confidence in finding resources, engaged with a multi-modal information technology-based intervention to obtain community resource support. These preliminary findings suggest caregivers were receptive to a remotely-delivered community referral intervention during the COVID-19 pandemic.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».