"Let's Connect": Implementing a tablet‐based intervention for people with dementia and caregivers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Let’s Connect training to use tablets and accessible apps with people living with dementia was implemented with staff, volunteers and family caregivers to evaluate the program impact. Method Eighty‐six staff and volunteers (18‐88 years of age) in 14 adult day programs and long‐term care homes in Ontario, Canada received training to deliver Let’s Connect groups as part of their daily or weekly programming. They were supported to deliver Let’s Connect group program for an initial eight sessions program with 118 people with dementia (56‐98 years of age). Staff and volunteers completed the Dementia Attitudes Scale (DAS) before and after the eight sessions and an exit interview, which was also completed by family caregivers who received training to support Let's Connect at home. People with dementia completed the QoL‐AD and SPS‐10 measure of social connectedness plus exit interviews. Result There was an improvement in staff and volunteer’s DAS score, while the people with dementia attending the adult day programs maintained their relatively high levels of social connectedness. Thematic analysis identified social interaction as a key benefit for staff, volunteers, caregivers and people with dementia. Further benefits and potential barriers were also identified. Conclusion Let’s Connect was well‐received, directly improved attitudes towards dementia and enhanced social activity. All of the sites that received training continued with the Let’s Connect group program after the research project ended. We will share our training strategy that can be applied to other tablet‐based activities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».