IN-HOME ASSISTIVE TECHNOLOGY PROTECTS DEMENTIA CAREGIVERS FROM WORSENING SLEEP EFFICIENCY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Caregivers for people with dementia or mild cognitive impairment often report sleep problems due to heightened vigilance concerning worrisome behaviors (e.g., falls, wandering) by their care recipients (CRs). Interventions are needed to help alleviate these issues and the associated sleep troubles for caregivers. One promising approach is to utilize scalable and affordable in-home technologies that monitor CR behaviors round-the-clock and alert caregivers to potentially dangerous situations. We conducted two randomized controlled trials with independent samples to determine whether People Power Caregiver (PPCg), a newly developed in-home monitoring and alerting system, benefitted caregivers’ sleep over a six-month period. Combining the two studies, a total of 162 primary caregivers of the CRs were randomly assigned to either an active condition (PPCg system fully activated) or a control condition (Study 1: water leak detection only; Study 2: waitlist control procedure). Caregivers self-reported their sleep quality using the Pittsburgh Sleep Quality Index at baseline, three-months, and six-months. Using latent growth modeling, caregivers in the control conditions reported significantly worsening sleep efficiency compared to caregivers in the active condition (Active: B = -0.30, SE(B) = 0.14; Control: B = 0.74, SE(B) = 0.12; Condition Effect on Linear Slope: p =.038). We observed a similar pattern with PPCg benefitting caregivers’ sleep duration; however, this result was not statistically significant (Condition Effect on Linear Slope: p =.105). These results suggest that in-home technologies such as PPCg may offer an effective way to help caregivers achieve healthy sleep as they contend with the demands of caregiving.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».