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Enregistrement W4390191952 · doi:10.1002/alz.082294

Caregiver Enablement Training to Support Homecare: A Study from India

2023· article· en· W4390191952 sur OpenAlexaff
Ravina Tandon, N Navya, Jayashree Dasgupta

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAging, Elder Care, and Social Issues
Établissements canadiensHealth Care Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaSession (web analytics)Family caregiversCaregiver burdenMedicinePsychologyNursingWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Homecare is the prevalent model of dementia care in India and ‘attendants,’ who are non‐trained lay workers are often employed in Indian households to assist with personal care, ADL and other support which the family may need. Providing training to these attendants can support continued dementia care at home. We present initial data from a caregiver enablement program (CEP) being provided in India. Methods The (CEP) consists of a minimum of 6‐8 individually tailored sessions beginning with a clinical evaluation. Using a collaborative approach, challenging areas of caregiving are identified and prioritized. Across the sessions, information about what may be contributing to these challenges and tips for providing care are provided by a dementia trained specialist. Attendants and family members are encouraged to use these approaches and feedback was discussed in an iterative manner to improve the caregiving process and address emerging issues. Results Ten families availed the caregiver enablement program, out of those 2 patients were living with their 24 hours attendant and 8 patients were living with family and attendants. The caregiver enablement program was conducted online, offline and in hybrid mode, 5 of them were online sessions, 4 offline sessions and one hybrid session (session conducted at home and online). Patients had moderate to severe stage dementia (Hindi MMSE Mn = 13.3, SD = 5.7; Caregiver burden: Zarit burden interview Mn = 29.8 SD = 19.6). Key areas where enablement was required were basic understanding of dementia, acceptance of the illness by the family and that they need external support, how to manage challenging behaviours like toileting, bathing, dressing, incontinence, transferring and feeding, how to engage the patient in meaningful activities and the need for environment modifications to improve safety and managing challenging behaviours. Psycho educational skill building, multi component intervention was found to be effective in the present study to combat the concerns shared by the attendants/family members. Conclusion This study demonstrates how up‐skilling lay workers through training on dementia and management of challenging behaviours can support home care. Supporting the informal care system with specialised training can be an effective way of providing dementia care in low resource settings.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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