COMPAS: AN APP TO PROMOTE PERSON-CENTERED COMMUNICATION BETWEEN PEOPLE LIVING WITH DEMENTIA AND THEIR CAREGIVERS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction People living with dementia (PWD) experience communication deficits as soon as the early stages of the diseases, deficits which significantly increase over time. In the last stages, constant communication breakdowns lead to reduced exchanges with caregivers, resulting in the isolation of both communication partners. These difficulties have negative impacts on the quality of life of PWD and their caregivers, who themselves face increasing burden. While communication difficulties in PWD are a core issue in care, few interventions to address this issue have been developed. Aims: The present study focused on COMPAs, an app designed to sustain communication between PWD and their caregivers. COMPAS has been shown to trigger emotional communication during the short co-viewing of personalized audiovisual material. Method: This was a pre-post intervention study with COMPAs in 2 long-term care centers. Seventeen caregivers used COMPAs in the context of daily routines over eight weeks with seventeen PWD. Data collection included specific questionnaires and semi-structured interviews to measure effects on communication and caregiver burden. Data analyses combined quantitative and qualitative approaches. Results In caregivers, there was a significant improvement in personal achievement at work. Semi-structured interviews showed an improvement in communication in the dyad and a more empathetic approach to caregiving. Discussion These results indicate that the communication triggered by COMPAs breaks down communication barriers, by creating positive exchanges through personalized emotionally driven exchanges, while stimulating empathy and personalized interventions. Caregivers see COMPAs as an ecological tool to address communication barriers, while facilitating an empathetic caregiving relationship.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».