Recruitment Challenges and Strategies in a Technology-Based Intervention for Dementia Caregivers: Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Researchers have encountered challenges in recruiting unpaid caregivers of people living with Alzheimer disease and related dementias for intervention studies. However, little is known about the reasons for nonparticipation in in-home smart health interventions in community-based settings. Objective: This study aimed to (1) assess recruitment rates in a smart health technology intervention for caregivers of people living with Alzheimer disease and related dementias and reasons for nonparticipation among them and (2) discuss lessons learned from recruitment challenges and strategies to improve recruitment. Methods: The smart health intervention was a 4-month, single-arm trial designed to evaluate an in-home, technology-based intervention that monitors stressful moments for caregiving dyads through acoustic signals and to provide the caregivers with real-time stress management strategies. The recruitment involved two main methods: on-site engagement by a recruiter from a memory clinic and social media advertising. Caregivers were screened for eligibility by phone between January 2021 and September 2023. The recruitment rates, reasons for nonparticipation, and participant demographics were analyzed using descriptive statistics. Results: Of 201 caregivers contacted, 11 were enrolled in this study. Eighty-two caregivers did not return the screening call, and others did not participate due to privacy concerns (n=30), lack of interest (n=29), and burdensome study procedures (n=26). Our recruitment strategies included addressing privacy concerns, visualizing collected data through a dashboard, boosting social media presence, increasing the recruitment budget, updating advertisements, and preparing and deploying additional study devices. Conclusions: This study highlighted barriers to participation in the smart health intervention. Despite several recruitment strategies, enrollment rates remained below expectations. These findings underscore the need for future research to explore alternative methods for increasing the recruitment of informal dementia caregivers in technology-based intervention studies.
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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 | 0,021 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».