An Evidence-Based IT Program With Chatbot to Support Caregiving and Clinical Care for People With Dementia: The CareHeroes Development and Usability Pilot
Notice bibliographique
Résumé
Background: There are numerous communication barriers between family caregivers and providers of people living with dementia, which can pose challenges to caregiving and clinical decision-making. To address these barriers, a new web and mobile-enabled app, called CareHeroes, was developed, which promotes the collection and secured sharing of clinical information between caregivers and providers. It also provides caregiver support and education. Objective: The primary study objective was to examine whether dementia caregivers would use CareHeroes as an adjunct to care and gather psychosocial data from those who used the app. Methods: This paper presents the implementation process used to integrate CareHeroes into clinical care at 2 memory clinics and preliminary outcome evaluation. Family caregivers receiving services at clinics were asked to use the app for a 12-month period to collect, track, and share clinical information with the care recipient's provider. They also used it to assess their own mental health symptoms. Psychosocial outcomes were assessed through telephone interviews and user data were collected by the app. Results: A total of 21 caregivers enrolled in the pilot study across the 2 memory clinics. Usage data indicated that caregivers used many of the features in the CareHeroes app, though the chatbot was the most frequently used feature. Outcome data indicated that caregivers' depression was lower at 3-month follow-up (t11=2.03, P=.03). Conclusions: Recruitment and retention of the pilot study were impacted by COVID-19 restrictions, and therefore more testing is needed with a larger sample to determine the potential impact of CareHeroes on caregivers' mental health. Despite this limitation, the pilot study demonstrated that integrating a new supportive app for caregivers as an adjunct to clinical dementia care is feasible. Implications for future technology intervention development, implementation planning, and testing for caregivers of people living with dementia are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».