Supportive Interventions for Caregivers of Individuals With Multiple Sclerosis: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Caregivers of individuals with multiple sclerosis (MS) are key members of the treatment team. Their needs and challenges should be met as interventions can be effective in improving not only their own health, well-being, and quality of life but also that of those they care for. The aim of this systematic review was to investigate supportive interventions for caregivers of individuals with MS. METHODS: We conducted a database search of PubMed, Google Scholar, Science Direct, Scopus, and the Cochrane Library from 2000 to 2021. English-language studies that examined interventions administered directly to caregivers of individuals with MS and evaluated various outcomes were included. The Downs and Black checklist was used to assess the methodological quality of included studies. RESULTS: Twenty of 367 relevant papers fit the eligibility criteria outlined in the methods of this study and were subsequently selected for this review. Of the included studies, there was a notable variance in key characteristics such as methods, outcome measures, sample size, and procedures. Supportive interventions, psychoeducational group interventions, and behavioral-adaptive therapies were the 3 main categories of interventions reviewed; however, each study had a significant correlation between the intervention and outcomes. CONCLUSIONS: Despite the small sample size in this study, this review showed that various intervention models that target caregivers of individuals with MS have been successful.
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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 | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».