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Enregistrement W4381432415 · doi:10.2196/46269

Acceptability and Feasibility of a Socially Enhanced, Self-Guided, Positive Emotion Regulation Intervention for Caregivers of Individuals With Dementia: Pilot Intervention Study

2023· article· en· W4381432415 sur OpenAlexvenueno aff
Ian Kwok, Emily G. Lattie, Dershung Yang, Amanda Summers, Veronika Grote, Paul D. Cotten, Judith T. Moskowitz

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNorthwestern UniversitySmall Business Innovation Research
Mots-clésFacilitatorPsychological interventionIntervention (counseling)PsychologyDementiaUsabilitySocial supportClinical psychologyApplied psychologyMedicinePsychotherapistSocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The responsibilities of being a primary caregiver for a loved one with dementia can produce significant stress for the caregiver, leading to deleterious outcomes for the caregiver’s physical and psychological health. Hence, researchers are developing eHealth interventions to provide support for caregivers. Members of our research team previously developed and tested a positive emotion regulation intervention that we delivered through videoconferencing, in which caregiver participants would meet one-on-one with a trained facilitator. Although proven effective, such delivery methods have limited scalability because they require significant resources in terms of cost and direct contact hours. Objective This study aimed to conduct a pilot test of a socially enhanced, self-guided version of the positive emotion regulation intervention, Social Augmentation of Self-Guided Electronic Delivery of the Life Enhancing Activities for Family Caregivers (SAGE LEAF). Studies have shown that social presence or the perception of others in a virtual space is associated with enhanced learning and user satisfaction. Hence, the intervention leverages various social features (eg, discussion boards, podcasts, videos, user profiles, and social notifications) to foster a sense of social presence among participants and study team members. Methods Usability, usefulness, feasibility, and acceptability data were collected from a pilot test in which participants (N=15) were given full access to the SAGE LEAF intervention over 6 weeks and completed preintervention and postintervention assessments (10/15, 67%). Preliminary outcome measures were also collected, with an understanding that no conclusions about efficacy could be made, because our pilot study did not have a control group and was not sufficiently powered. Results The results suggest that SAGE LEAF is feasible, with participants viewing an average of 72% (SD 42%) of the total available intervention web pages. In addition, acceptability was found to be good, as demonstrated by participants’ willingness to recommend the SAGE LEAF program to a friend or other caregiver. Applying Pearson correlational analyses, we found moderate, positive correlation between social presence scores and participants’ willingness to recommend the program to others (r9=0.672; P=.03). We also found positive correlation between social presence scores and participants’ perceptions about the overall usefulness of the intervention (r9=0.773; P=.009). This suggests that participants’ sense of social presence may be important for the feasibility and acceptability of the program. Conclusions In this pilot study, the SAGE LEAF intervention demonstrates potential for broad dissemination for dementia caregivers. We aim to incorporate participant feedback about how the social features may be improved in future iterations to enhance usability and to further bolster a sense of social connection among participants and study staff members. Next steps include partnering with dementia clinics and other caregiver-serving organizations across the United States to conduct a randomized controlled trial to evaluate the effectiveness of the intervention.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,350 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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