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Enregistrement W4399367730 · doi:10.2196/preprints.62708

The Behaviours in Dementia Toolkit: A descriptive study on the reach and early impact of a digital health resource library about dementia-related mood and behaviour changes (Preprint)

2024· preprint· en· W4399367730 sur OpenAlexaffabout
Lauren Albrecht, Nick Ubels, Brenda Martinussen, Gary Naglie, Mark Rapoport, Stacey Hatch, Dallas Seitz, Claire Checkland, David Conn

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintDementiaResource (disambiguation)MoodPsychologyGerontologyComputer scienceMedicinePsychiatryWorld Wide WebDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Dementia is a syndrome with a high global prevalence that includes a number of progressive diseases of the brain affecting various cognitive domains such as memory and thinking, and the performance of daily activities. It manifests as symptoms across a number of domains, which often include significant mood and behaviour changes. Changed moods and behaviours due to dementia may reflect distress, they are highly varied, and may be stressful for both the person living with dementia and their informal and formal carers. To provide dementia care support specific to mood and behaviour changes, the Behaviours in Dementia Toolkit website was developed using human-centered design principles. The Behaviours in Dementia houses a user-friendly, digital library of over 300 free, practical and evidence-informed resources to help all care partners better understand and compassionately respond to behaviours in dementia so they can support people with dementia to live well. OBJECTIVE To determine whether the development and implementation of the Behaviours in Dementia Toolkit was successful in creating website users and to understand the platform’s early impact. METHODS A multi-method, descriptive study was conducted in the early post-launch period to examine reach, engagement, knowledge change, behaviour change, and website impact outcomes and measures via Google Analytics and an electronic survey of website users. RESULTS From February 4 to March 31, 2024 there were 76,890 unique visitors to the Behaviours in Dementia Toolkit from 109 countries. Of 76,890 unique visitors to the Behaviours in Dementia Toolkit during this period, 16,626 were engaged users (21.6%) from 80 countries. The highest number of unique engaged users were from Canada (n=8,124) with an engagement rate of 37.7%. From March 5, 2024 to March 31, 2024, 100 electronic surveys were completed by website users and included in the analysis. Website users indicated that the Toolkit validated or increased their dementia-care knowledge, beliefs, and activities (82.0%) and they reported that the website validated their current care approaches or increased their ability to provide care (78.0%). Further, 77.0% of respondents indicated that they intend to continue using the Toolkit and 81.6% said they would recommend it to others to review and adopt. CONCLUSIONS The Behaviours in Dementia Toolkit is a promising tool for sharing practical and evidence-informed information resources to support people experiencing dementia related mood and behaviour changes. Early evaluation of the website has demonstrated significant reach and engagement with users in Canadian and internationally. Survey data also demonstrated high ratings of website relevance, feasibility, intention to use, knowledge change, practice support, and its contribution to dementia guidance.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,297 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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