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Enregistrement W4391220753 · doi:10.2196/51544

The Implementation Success of Technology-Based Counseling in Dementia Care: Scoping Review

2024· article· en· W4391220753 sur OpenAlexvenueno aff
Dorothee Bauernschmidt, Janina Wittmann, Julian Hirt, Gabriele Meyer, Anja Bieber

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésPsychological interventionCINAHLPsycINFOMEDLINEGrey literatureDementiaTelephone counselingMedical educationMedicinePsychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Implementing technology-based counseling as a complex intervention in dementia care poses challenges such as adaptation to stakeholders' needs and limited resources. While studies have examined the effectiveness of technology-based counseling, its successful implementation remains largely unexplored. OBJECTIVE: We aimed to review the knowledge about the implementation success of technology-based counseling interventions for people with dementia and their informal caregivers. METHODS: We conducted a scoping review and systematically searched CINAHL, the Cochrane Library including the Cochrane Central Register of Controlled Trials, MEDLINE, PsycINFO, and Web of Science Core Collection databases (April 2021) in combination with citation searching and web searching (November 2021). Studies reporting on technology-based counseling interventions for people with dementia or their informal caregivers were included, irrespective of the design. We used the conceptual framework for implementation outcomes to operationalize implementation success and applied the outcomes acceptability, adoption, appropriateness, feasibility, fidelity, implementation cost, penetration, and sustainability as categories to inform data extraction. We identified dimensions within the categories and synthesized results narratively and graphically. RESULTS: We included 52 publications reporting on 27 technology-based counseling interventions. The studies were conducted in 9 countries and published between 1993 and 2021. As the design of the included studies varied, the number of participants and the type of data reported varied as well. The intervention programs were heterogeneous and ranged from single counseling interventions (such as helpline services) to counseling as part of a multicomponent program. Telephone, email, videoconferencing, social media (respectively chats), and web-based platforms were used for delivering counseling. We found data on appropriateness for all interventions and data on acceptability for most interventions, describing aspects such as consumer-perceived usefulness and helpfulness of services, as well as satisfaction. Information on the other categories of adoption, feasibility, fidelity, implementation cost, penetration, and sustainability was fragmented. CONCLUSIONS: The scope and depth of information on conceptual categories of the implementation success of technology-based counseling for people with dementia and informal caregivers varied. The data only partially covered the concept of implementation success, which highlights the need for a systematic evaluation accompanying the implementation. The application of theoretical approaches for implementation and adherence to the framework for developing and evaluating complex interventions are required to promote the implementation of complex interventions and to comprehensively assess implementation success. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42021245473; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=245473.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,444 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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