Personalized goals of people living with dementia and family carers: A content analysis of goals set within an individually tailored psychosocial intervention trial
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,026 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».