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Enregistrement W4288066778 · doi:10.2196/39335

Advance Planning for Technology Use in Dementia Care: Development, Design, and Feasibility of a Novel Self-administered Decision-Making Tool

2022· article· en· W4288066778 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentUniversity of Washington
Mots-clésDementiaDignityPsychological interventionIntervention (counseling)DyadPsychologyFamily caregiversMedicineNursingGerontologyDiseaseSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Monitoring technologies are used to collect a range of information, such as one's location out of the home or movement within the home, and transmit that information to caregivers to support aging in place. Their surveilling nature, however, poses ethical dilemmas and can be experienced as intrusive to people living with Alzheimer disease (AD) and AD-related dementias. These challenges are compounded when older adults are not engaged in decision-making about how they are monitored. Dissemination of these technologies is outpacing our understanding of how to communicate their functions, risks, and benefits to families and older adults. To date, there are no tools to help families understand the functions of monitoring technologies or guide them in balancing their perceived need for ongoing surveillance and the older adult's dignity and wishes. OBJECTIVE: We designed, developed, and piloted a communication and education tool in the form of a web application called Let's Talk Tech to support family decision-making about diverse technologies used in dementia home care. The knowledge base about how to design online interventions for people living with mild dementia is still in development, and dyadic interventions used in dementia care remain rare. We describe the intervention's motivation and development process, and the feasibility of using this self-administered web application intervention in a pilot sample of people living with mild AD and their family care partners. METHODS: We surveyed 29 mild AD dementia care dyads living together before and after they completed the web application intervention and interviewed each dyad about their experiences with it. We report postintervention measures of feasibility (recruitment, enrollment, and retention) and acceptability (satisfaction, quality, and usability). Descriptive statistics were calculated for survey items, and thematic analysis was used with interview transcripts to illuminate participants' experiences and recommendations to improve the intervention. RESULTS: The study enrolled 33 people living with AD and their care partners, and 29 (88%) dyads completed the study (all but one were spousal dyads). Participants were asked to complete 4 technology modules, and all completed them. The majority of participants rated the tool as having the right length (>90%), having the right amount of information (>84%), being very clearly worded (>74%), and presenting information in a balanced way (>90%). Most felt the tool was easy to use and helpful, and would likely recommend it to others. CONCLUSIONS: This study demonstrated that our intervention to educate and facilitate conversation and documentation of preferences is preliminarily feasible and acceptable to mild AD care dyads. Effectively involving older adults in these decisions and informing care partners of their preferences could enable families to avoid conflicts or risks associated with uninformed or disempowered use and to personalize use so both members of the dyad can experience benefits.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,335 · 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