Social Media Discourse Related to Caregiving for Older Adults Living With Alzheimer Disease and Related Dementias: Computational and Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the United States, caregivers of people living with Alzheimer disease and Alzheimer disease-related dementias (AD/ADRD) provide >16 billion hours of unpaid care annually. These caregivers experience high levels of stress and burden related to the challenges associated with providing care. Social media is an emerging space for individuals to seek various forms of support. OBJECTIVE: We aimed to explore the primary topics of conversation on the social media site Reddit related to AD/ADRD. We then aimed to explore these topics in depth, specifically examining elements of social support and behavioral symptomology discussed by users. METHODS: We first generated an unsupervised topic model from 6563 posts made to 2 dementia-specific subreddit forums (r/Alzheimers and r/dementia). Then, we conducted a manual qualitative content analysis of a random subset of these data to further explore salient themes in the corpus. RESULTS: The topic model with the highest overall coherence score (0.38) included 10 topics, including caregiver burden, anxiety, support-seeking, and AD/ADRD behavioral symptomology. Qualitative analyses provided added context, wherein users sought emotional and informational support for many aspects of the care experience, including assistance in making key care-related decisions. Users expressed challenging and complex emotions on Reddit, which may be taboo to express in person. CONCLUSIONS: Reddit users seek many different forms of support, including emotional and specific informational support, from others on the internet. Users expressed a variety of concerns, challenges, and behavioral symptoms to manage as part of the care experience. The unique (ie, anonymous and moderated) nature of the forum allowed for a safe space to express emotions free from documented caregiver stigma. Additional support structures are needed to assist caregivers of people living with AD/ADRD.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».