Implementing and evaluating the driving and dementia roadmap (DDR) during the COVID pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background To address the gap in evidence‐based interventions and resources to support people living with dementia (PWD) and family/friend carers (FCs) through the challenging process of driving cessation, we developed a web‐based educational resource called the Driving and Dementia Roadmap (DDR). An implementation evaluation, which took place during the COVID pandemic, was conducted to explore the delivery, acceptability, adaptability, preliminary benefits and limitations of the DDR. Method The DDR was delivered to Alzheimer Society (AS) clients by staff from six organizations in four Canadian provinces from December 2020 to September 2021. Semi‐structured interviews were conducted with 19 AS staff, eight PWD and 13 FCs. In addition to questions about their experiences of delivering and using the DDR, participants were asked about the impact of COVID on using the DDR. Data were examined using a thematic analysis approach. Result AS staff reported that client concerns about driving cessation and the need for the DDR were less than anticipated due to COVID. They attributed this to other pressing issues such as the need to stay safe from COVID, a lack of access to services and activities, caregiver burnout and PWD’s isolation. FCs and PWD also indicated that driving was not an immediate concern because they were driving less in the pandemic. However, AS staff expressed apprehensions about increased driving risk in the aftermath of COVID due to reports of PWD’s profound cognitive decline and lack of driving experience during the pandemic. Conclusion Although COVID’s impact on driving cessation initially lessened PWD’s and FCs’ urgency in attending to this issue, the longer‐term implications of neglecting this issue may be considerable for PWD and FC. The need for resources, such as the DDR, to support PWD and FCs in the decision‐making and transition to non‐driving will be particularly critical post‐COVID.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,068 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».