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Enregistrement W4400657801 · doi:10.1002/trc2.12493

Personalized goals of people living with dementia and family carers: A content analysis of goals set within an individually tailored psychosocial intervention trial

2024· article· en· W4400657801 sur OpenAlexaff
Jessica Budgett, Andrew Sommerlad, Nuriye Kupeli, Sedigheh Zabihi, Kenneth Rockwood, Claudia Cooper

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia Translational Research & Clinical Interventions · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesUniversity College LondonAlzheimer's Society
Mots-clésGoal Attainment ScalingDementiaPsychological interventionPsychosocialIntervention (counseling)Set (abstract data type)PsychologyRandomized controlled trialClinical trialIndependence (probability theory)Clinical psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Person-centered goals capture individual priorities in personal contexts. Goal Attainment Scaling (GAS) has been used in drug trials involving people living with dementia (PLWD) but GAS has been characterized as difficult to incorporate into trials and clinical practice. We used GAS in a trial of New Interventions for Independence in Dementia Study (NIDUS)-family, a manualized care and support intervention, as the primary outcome and to tailor the interventions to goals set. We aimed to assess the feasibility and content of baseline goal-setting. Methods: We developed training for nonclinical facilitators to set individualized GAS goals remotely with PLWD and family carer dyads, or carers alone, in the intervention trial, during the COVID-19 pandemic. A qualitative content analysis of the goals set explored participants' priorities and unmet needs, to consider how existing GAS goal domains might be extended in a psychosocial intervention trial context. Results: Eleven facilitators were successfully trained to set and score GAS goals. A total of 313/328 (95%) participants were able to collaboratively set three to five goals with the facilitators. Of these, 302 randomized participating dyads set 1043 (mean 3.5, range 3 to 5) goals. We deductively coded 719 (69%) goals into five existing GAS domains (mood, behavior, self-care, cognition, and instrumental activities of daily living); 324 (31%) goals were inductively coded into four new domains: carer break, carer mood, carer behavior, and carer sleep. The most frequently set goals pertained to social support. There was little variation in types of goals set based on the context of who set them or level of pandemic restrictions in place. Discussion: It is feasible for people without clinical training to set GAS holistic goals for PLWD and family carers in the community. GAS has potential to facilitate personalization of care and support interventions, such as NIDUS-family, and facilitate the roll out of more personalized care. Highlights: Goal Attainment Scaling (GAS) can capture meaningful priorities of people with dementia and their family carers.A psychosocial intervention RCT used GAS as the primary outcome measure and goals were set collaboratively by non-clinically trained facilitators.The findings underscore the feasibility of using GAS as an outcome measure with this population.The content analysis findings unveiled the diversity in experiences and priorities of the study participants.GAS has the potential to support the implementation of more person-centred approaches to dementia care.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,073
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,073
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,345
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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