Mental health and COVID‐19: The impact of a virtual course for family caregivers of adults with intellectual and developmental disabilities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has significantly impacted family caregivers of adults with intellectual and developmental disabilities (IDD). This study evaluated a virtual course for family caregivers from across Canada, focused on supporting the mental health and well-being of adults with IDD and their families. The evaluation examined the feasibility and acceptability of the course, as well as the impact of the intervention on participants' overall health and well-being. METHODS: The 6-week virtual course, informed by a parallel Extension for Community Healthcare Outcomes (ECHO) course for service providers, combined didactic instruction with applied activities. A total of 126 family caregiver course participants consented to be part of the research evaluation delivered over three cycles between October 2020 and April 2021. Attendance was measured at each weekly session. Satisfaction was assessed weekly and post-program. Learning, self-efficacy, and well-being were assessed pre- and post-course, and again at follow-up (8 weeks post-course). Mixed-effects models assessed changes between and within individuals across time. RESULTS: Participants had consistent attendance, low-dropout rates, and reported high satisfaction, with 93% of participants reporting that their expectations for the course were met. Compared with pre-course, participants reported improved self-efficacy and well-being post-course, which were maintained at follow-up. CONCLUSIONS: An interactive and applied virtual education course delivered to a large group of family caregivers of adults with IDD was both feasible and acceptable. It positively impacted participants' well-being by offering much needed mental health support and creating a peer-led community of practice.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».