EVALUATING THE EFFECTIVENESS OF AN ONLINE TRAINING COURSE FOR MEETING NEEDS ASSOCIATED WITH CAREGIVING BURDEN
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Informal caregivers make up a critical part of long-term support in the communities due to their important role in caring for older adults living at home. Modern-day caregivers are facing greater responsibility and burden for managing their care recipients. The present study aimed to explore the effect of a caregiving training program in alleviating caregiver burden. This program included four standalone online modules each with specific foci. Completion of activities across the modules allowed for the creation of a Caregiver Action Plan which offered a personal and practical resource to the informal caregivers. This evaluation study was qualitative and a used thematic analysis method of data analysis. Data stemmed from semi-structured interviews with the caregivers and their reflections on the program’s discussion board. Most caregivers provided care for persons with dementia. Interviews with the family caregivers were conducted, transcribed, and thematically analyzed. Themes were identified through constant comparison and in an iterative process. The family caregivers demonstrated consensus on the efficacy of the program in raising competence and confidence and contributing to ameliorating burden levels. Important themes were identified in association with areas for which the caregivers needed support: Early dementia education, planning for future care, learning about navigating healthcare systems, peer support, enhancing self-care, and coping with emotional burden and self-blame. The findings will be informative in shaping the program based on the caregiver’s identified needs through addressing those areas that they would need support. These findings may offer recommendations to other programs designed to support the family caregivers.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».