A Social Media–Based Intervention for Chinese American Caregivers of Persons With Dementia: Protocol Development
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Racial/ethnic minority and immigrant caregivers of persons with dementia experience high rates of psychosocial stress and adverse health outcomes. Few culturally tailored mobile health (mHealth) programs were designed for these vulnerable populations. OBJECTIVE: This study reports the development of a culturally tailored mHealth program called Wellness Enhancement for Caregivers (WECARE) to improve caregiving skills, reduce distress, and improve the psychosocial well-being of Chinese American family caregivers of persons with dementia. METHODS: Community-based user-centered design principles were applied in the program development. First, the structure and curriculum of the WECARE program were crafted based on existing evidence-based interventions for caregivers with input from 4 experts. Second, through working closely with 8 stakeholders, we culturally adapted evidence-based programs into multimedia program components. Lastly, 5 target users tested the initial WECARE program; their experience and feedback were used to further refine the program. RESULTS: The resulting WECARE is a 7-week mHealth program delivered via WeChat, a social media app highly popular in Chinese Americans. By subscribing to the official WECARE account, users can receive 6 interactive multimedia articles pushed to their WeChat accounts each week for 7 weeks. The 7 major themes include (1) facts of dementia and caregiving; (2) the enhancement of caregiving skills; (3) effective communication with health care providers, care partners, and family members; (4) problem-solving skills for caregiving stress management; (5) stress reduction and depression prevention; (6) the practice of self-care and health behaviors; and (7) social support and available resources. Users also have the option of joining group chats for peer support. The WECARE program also includes a back-end database that manages intervention delivery and tracks user engagement. CONCLUSIONS: The WECARE program represents one of the first culturally tailored social media-based interventions for Chinese American caregivers of persons with dementia. It demonstrates the use of community-based user-centered design principles in developing an mHealth intervention program in underserved communities. We call for more cultural adaptation and development of mHealth interventions for immigrant and racial/ethnic minority caregivers of persons with dementia.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».