DigiTRAC: Qualitative insights from knowledge users to inform the development of a Digital Toolkit for enhancing resilience among multiple sclerosis caregivers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Resilience-promoting resources are critically needed to support positive caregiving experiences for multiple sclerosis (MS) caregivers. A digital toolkit offers a flexible way to access and use evidence-based resources that align with MS caregivers' interests and needs over time. OBJECTIVE: We explored the perspectives of key knowledge users regarding content areas, features, and other considerations to inform an MS caregiver resilience digital toolkit. METHODS: Twenty-two individuals completed a demographic survey as part of this study: 11 MS family caregivers, 7 representatives of organizations providing support services for people with MS and/or caregivers, and 4 clinicians. We conducted nine semi-structured individual interviews and two focus groups. Data were analyzed using content analysis. RESULTS: Participants recommended that a digital toolkit should include content focused on promoting MS caregivers' understanding of the disease, its trajectory and available management options, and enhancing caregiving skills and caregivers' ability to initiate and maintain behaviours to promote their own well-being. Features that allow for tracking and documenting care recipients' and caregivers' experiences, customization of engagement, and connectivity with other sources of support were also recommended. Participants suggested a digital toolkit should be delivered through an app with web browser capabilities accessible on smartphones, tablets, or laptops. They also acknowledged the need to consider how users' previous technology experiences and issues related to accessibility, usability, privacy and security could influence toolkit usage. CONCLUSION: These findings will guide future toolkit development and evaluation. More broadly, this study joins the chorus of voices calling for critical attention to the well-being of MS family caregivers.
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 | 0,030 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».