Beyond instrumental support: Mobile application use by family caregivers of persons living with dementia
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, there has been a rapid increase in technology use in dementia caregiving, particularly the use of mobile applications (apps) which are highly accessible, cost-effective and intuitive. Yet, little is known about the experiences of family caregivers of persons living with dementia who use apps to support caregiving activities. This is of particular concern given that limited understandings of the user experience in designing technology have often led to end-users experiencing barriers in technology adoption and use. Using a qualitative descriptive approach, the purpose of the study was to explore the experiences of family caregivers of persons living with dementia on using apps in their caregiving roles. A purposive sample of five family caregivers in Ontario, Canada participated in two interviews each, with the second interview informed by photo-elicitation methods. Thematic analysis of the collected data revealed a central overarching theme, Connecting to support through apps in my, your and our lives, which explicated how apps played an important role in the lives of the caregiver, the care recipient and both together as a dyad. Three core themes also emerged: Adapting apps to meet individual needs of the dyad, Minimising the impact of the condition on the person and the family and Determining the effectiveness of apps. The findings highlighted that the value of apps extends beyond their mere functionality and their ability to help with care provision as they are also able to promote richer interpersonal connections, enhance personhood and sustain family routines. This research advances our understanding of the impact of app use in caregiving and provides direction for future research, policy, education, practice and app development.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».