Bio-Experiential Technology to Support Persons With Dementia and Care Partners at Home (TEND): Protocol for an Intervention Development Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alzheimer disease and related dementias are debilitating and incurable diseases. Persons with dementia and their informal caregivers (ie, dyads) experience high rates of emotional distress and negative health outcomes. Several barriers prevent dyads from engaging in psychosocial care including cost, transportation, and a lack of treatments that target later stages of dementia and target the dyad together. Technologically informed treatment and serious gaming have been shown to be feasible and effective among persons living with dementia and their care partners. To increase access, there is a need for technologically informed psychosocial interventions which target the dyad, together in the home. OBJECTIVE: This study aims to develop the toolkit for experiential well-being in dementia, a dyadic, "bio-experiential" intervention for persons with dementia and their caregivers. Per our conceptual model, the toolkit for experiential well-being in dementia platform aims to target sustained attention, positive emotions, and active engagement among dyads. In this paper, we outline the protocol and conceptual model for intervention development and partnership with design and development experts. METHODS: We followed the National Institutes of Health (NIH) stage model (stage 1A) and supplemented the model with principles of user-centered design. The first step includes understanding user needs, goals, and strengths. We met this step by engaging in methodology and definition synthesis and conducting focus groups with dementia care providers (N=10) and persons with dementia and caregivers (N=11). Step 2 includes developing and refining the prototype. We will meet this step by engaging dyads in up to 20 iterations of platform β testing workshops. Step 3 includes observing user interactions with the prototype. We will meet this step by releasing the platform for feasibility testing. RESULTS: Key takeaways from the focus groups include balancing individualization and the dyadic relationship and avoiding confusing stimuli. As of September 2023, we have completed focus groups with providers, persons with dementia, and their caregivers. Additionally, we have conducted 4 iterations of β testing workshops with dyads. Feedback from focus groups informed the β testing workshops; data have not yet been formally analyzed and will be reported in future publications. CONCLUSIONS: Technological interventions, particularly "bio-experiential" technology, can be used in dementia care to support emotional health among persons with a diagnosis and caregivers. Here, we outline a collaborative intervention development process of bio-experiential technology through a research, design, and development partnership. Next, we are planning to test the platform's feasibility as well as its impact on clinical outcomes and mechanisms of action. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/52799.
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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 | 0,038 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,012 |
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 ».