COMPETENCY DEVELOPMENT FOR A PROGRAM TO SUPPORT CAREGIVERS OF OLDER ADULTS WITH DEMENTIA: A MODIFIED E-DELPHI METHOD
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nav-CARE is a program that utilizes volunteer navigators to support older adults with life-limiting illnesses who are living in the community. Currently, Nav-CARE is being adapted and expanded to support family and/or friend caregivers of older adults with dementia. In order to begin the process of adapting this program a modified e-Delphi method was utilized. This method consisted of presenting three sequential questionnaires to an expert panel (n=50) of individuals with knowledge of and/or experience in caregiving, dementia, volunteerism and/or navigation. Consensus was established regarding the importance of various caregivers’ needs and the competencies volunteer navigators require in order to meet these needs. This process resulted in a final list of 46 caregivers' needs and 41 volunteer navigator competencies. Two key findings suggest that there is a crucial need for increased access to respite, which influences the caregivers' ability to benefit from additional supports, and that dementia stigma is prominent, which negatively impacts the caregiving experience. Additional findings highlight the need for increased knowledge of dementia among providers, caregivers, and community members, the importance of establishing strong volunteer navigator-caregiver relationships, and the need to balance the agency of older adults living with dementia and their caregivers. Findings from this study informed the development of training curriculum for volunteer navigators, and will be used to guide the ongoing development of the adapted Nav-CARE program.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,044 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».