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Enregistrement W4229450472 · doi:10.2196/38379

Development of Best Practice Guidance on Online Peer Support for People With Young Onset Dementia: Protocol for a Mixed Methods Study

2022· article· en· W4229450472 sur OpenAlexvenueno aff
Esther Vera Gerritzen, Orii McDermott, Martin Orrell

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean CommissionH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésFocus groupPeer supportBest practiceMedical educationPsychological interventionPsychologyPeer groupDementiaMedicineNursingSocial psychologyPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many people with young onset dementia (YOD) may feel isolated. Peer support has the potential to improve social health, but the inconsistent availability of age-appropriate, in-person (peer) support services for people with YOD suggests that many people with YOD miss out on the potential benefits. Online peer support could be useful, as it overcomes geographical barriers, offers a variety of options, and adjusts to various needs and preferences. OBJECTIVE: Our study aims to develop evidence-based best practice guidance on online peer support for people with YOD and group facilitators to improve online peer support for people with YOD. METHODS: Our mixed methods study consists of 4 phases and follows the guidelines of the Medical Research Council on complex interventions. Each phase consists of multiple substudies. The study focuses on the development stage of the Medical Research Council framework and additionally develops a plan for the feasibility/piloting, evaluation, and implementation stages. The participants are people living with YOD and peer support facilitators. The qualitative research methods include interviews, focus groups, and open questions in a web-based survey. The quantitative methods include a web-based survey consisting of existing outcome measures. RESULTS: The study is funded by the European Union's Horizon 2020 research and innovation program under the Marie Skłodowska-Curie Actions - Innovative Training Networks (H2020-MSCA-ITN-2018; grant agreement number: 813196), and it received ethical approval from the London Bromley Research Ethics Committee (reference number: 21/LO/0248) in April 2021. Recruitment started in May 2021. Data collection and analysis are expected to be finished by September 2022. CONCLUSIONS: The best practice guidance can provide people with YOD with tailored and evidence-based information about online peer support, and it will be disseminated locally (in the United Kingdom) and internationally through dementia organizations, research networks, and academic institutions. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/38379.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,106
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,560

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1060,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,007
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0770,020

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.

Tête enseignante Opus0,658
Tête enseignante GPT0,711
Écart entre enseignants0,053 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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