Digital tools for delivery of dementia education for caregivers of persons with dementia: A systematic review and meta-analysis of impact on caregiver distress and depressive symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Continuing education for dementia has been shown to be beneficial by improving informal caregiver knowledge, dementia care, management, and caregiver physical and mental health. Technology-based dementia education has been noted to have equivalent effects as in-person education, but with the added benefit of asynchronous and/or remote delivery, which increases accessibility. Using Cochrane review methodology, this study systematically reviewed the literature on technology-based dementia education and its impacts on caregivers. Technology-based delivery included dementia education delivered via the Internet, telephone, telehealth, videophone, computer, or digital video device (DVD). In the review, twenty-eight studies were identified with fourteen included in a meta-analysis, and these data revealed a significant small effect of technologically based dementia education on reducing caregiver depression, and a medium effect on reducing caregiver distress in response to caregivers' observations of behavioral problems displayed by persons with dementia. No evidence was found for a significant effect of the educational intervention on caregiver burden or self-efficacy, which are known to be gendered aspects of caregiving. None of the studies included in the meta-analysis reported separate outcomes for male and female care providers, which has implications for gendered caregiving norms and aspects of care. Registration number: PROSPERO 2018 CRD42018092599.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».