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Enregistrement W4391169441 · doi:10.2196/46941

Culturally Adapting the World Health Organization Digital Intervention for Family Caregivers of People With Dementia (iSupport): Community-Based Participatory Approach

2024· article· en· W4391169441 sur OpenAlexvenueno aff
Anna Messina, Rebecca Amati, Anna Maria Annoni, Beatrice Bano, Emiliano Albanese, Maddalena Fiordelli

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaAdaptation (eye)PsychologyCitizen journalismParticipatory designMedical educationNursingMedicineComputer scienceEngineeringWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Informal caregivers of people with dementia are at high risk of developing mental and physical distress because of the intensity of the care provided. iSupport is an evidence-based digital program developed by the World Health Organization to provide education and support for the informal everyday care of people living with dementia. OBJECTIVE: Our study aims to describe in detail the cultural adaptation process of iSupport in Switzerland. We specifically focused on the participatory strategies we used to design a culturally adapted, Swiss version of iSupport that informed the development of the desktop version, mobile app, and printed manual. METHODS: We used a mixed methods design, with a community-based participatory approach. The adaptation of iSupport followed the World Health Organization adaptation guidelines and was developed in 4 phases: content translation, linguistic and cultural revision by the members of the community advisory board, validation with formal and informal caregivers, and refinement and final adaptation. RESULTS: The findings from each phase showed and consolidated the adjustments needed for a culturally adapted, Swiss version of iSupport. We collected feedback and implemented changes related to the following areas: language register and expressions (eg, from "lesson" to "chapter" and from "suffering from" dementia to "affected by" dementia), resources (hyperlinks to local resources for dementia), contents (eg, from general nonfamiliar scenarios to local and verisimilar examples), graphics (eg, from generalized illustrations of objects to human illustrations), and extra features (eg, a glossary, a forum session, and a read-aloud option, as well as a navigation survey). CONCLUSIONS: Our study provides evidence on how to culturally adapt a digital program for informal caregivers of people living with dementia. Our results suggest that adopting a community-based participatory approach and collecting lived experiences from the final users and stakeholders is crucial to meet local needs and to inform the further development, testing, and implementation of digital interventions in a specific cultural context.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeQualitatif
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

Citations22
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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