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Enregistrement W4405711564 · doi:10.2196/59942

Identifying Unmet Needs of Informal Dementia Caregivers in Clinical Practice: User-Centered Development of a Digital Assessment Tool

2024· article· en· W4405711564 sur OpenAlexvenueno aff
Olga A. Klein, Jochen René Thyrian, Melanie Boekholt, Matthias Berndt, Wolfgang Hoffmann, Stefan Teipel, Ingo Kilimann

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintDementiaPsychologyGerontologyMedicineComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Despite the increasing interventions to support family caregivers of people with dementia, service planning and delivery is still not effective. Objective: Our study aimed to develop a digitally-supported needs assessment tool for family caregivers of people with dementia that is feasible, time-efficient, understood by users, and can be self-completed in the primary care setting. Methods: The development of the unmet needs assessment tool was part of a cluster-randomized controlled trial examining the effectiveness of a digitally supported care management programme to reduce unmet needs of family caregivers of people with dementia (GAIN [Gesund Angehörige Pflegen]) and was conducted in 3 phases. Using an iterative participatory approach with informal caregivers, health care professionals including general practitioners, neurologists, psychologists, psychiatrists, nurses, and Alzheimer Society representatives, we developed a digital self-completion unmet needs assessment tool focusing on informal caregivers' biopsychosocial health und quality of life in connection to their caregiver responsibilities. Data were collected through group discussions, written feedback, protocols, think-aloud protocols, and interviews, and analyzed thematically. Results: Data from 27 caregivers, including caregivers of people with dementia (n=18), health care professionals (n=7), and Alzheimer Society representatives (n=2) were collected. Thematic analysis identified 2 main themes: content of the assessment tool and usability and handling of the digital tablet-based assessment tool. The feedback provided by the stakeholders led to new aspects and changes to make the tool comprehensive, easy to read, and easy to handle. The overall mean completion time was reduced from the initial 37 minutes to 18 minutes, which renders the assessment tool fit to be self-completed in waiting rooms of primary care practices or other settings. Conclusions: The input of the 3 stakeholder groups has supported the development of the assessment tool ensuring that all aspects considered important were covered and understood and the completion of the assessment procedure was time-efficient and practically feasible. Further validation of the assessment tool will be performed with the data generated as part of the GAIN trial.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,523

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,389 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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