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Enregistrement W4405980950 · doi:10.1093/geroni/igae098.4271

IN-HOME ASSISTIVE TECHNOLOGY PROTECTS DEMENTIA CAREGIVERS FROM WORSENING SLEEP EFFICIENCY

2024· article· en· W4405980950 sur OpenAlexaff
Julian A. Scheffer, Darius Tran Levan, Jenna L. Wells, Dolores Gallagher‐Thompson, Kevin J. Grimm, Kuan‐Hua Chen, Gene Wang, Robert W. Levenson

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaSleep (system call)Assistive technologyGerontologyMedicinePhysical medicine and rehabilitationPsychologyAudiologyComputer scienceHuman–computer interactionOperating systemInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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