Creating User Personas to Represent the Needs of Dementia Caregivers Who Support Medication Management at Home: Persona Development and Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Caregiver-assisted medication management plays a critical role in promoting medication adherence and quality of life for people living with Alzheimer disease or related dementias (ADRD). The current landscape of digital and nondigital interventions to support medication management does not meet caregivers' needs, contexts, and levels of technological proficiency. Intervention development can be facilitated using personas or data-driven archetypes that represent end users' traits relevant to solution design. OBJECTIVE: This study aims to understand the strategies and unmet needs of ADRD caregivers who manage medications and use this understanding to create personas that can inform customized caregiver interventions. METHODS: Participants were self-identified primary caregivers of people with ADRD living with or near the care recipient. Virtual contextual inquiry was completed in three stages: (1) enrollment interview, (2) virtual observation over a 1-week period, and (3) postobservation interview. Codebook thematic analysis of interview transcripts was used to identify dimensions of caregivers' approaches to medication management. A reflexive, team-based affinity diagramming approach was used to identify attributes within these dimensions and group attributes into personas. RESULTS: Participants (N=25) were aged 62.32 (SD 11.86) years on average, and 17 (68%) of them were female. Caregivers varied across 6 dimensions relevant to medication management: strategies for medication acquisition, medication storage and organization, medication administration, monitoring the care recipient for symptoms, communication with care network regarding medication, and acquiring information about medication. Three personas were created to represent the observed strategies, unmet needs, and levels of technology use related to medication management: Checklist Cheryl, in Control; Social Sam, Keeps it Simple; and Responsive Rhonda, Stays Relaxed. CONCLUSIONS: Caregivers in this study demonstrated a range of characteristics and values that informed their approach to medication management. They used a combination of technology-based strategies and strategies situated in their physical environments to manage medications. The personas created can be used to inform interventions, such as digital tools, that address caregivers' unmet needs.
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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 | 0,018 | 0,020 |
| 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 | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| 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 ».