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Enregistrement W4406224600 · doi:10.1002/alz.089634

Life Review Depression Intervention Conducted by Asian and White American Caregivers: A Mixed‐Method Comparative Study

2024· article· en· W4406224600 sur OpenAlexaboutno aff
Christina E. Miyawaki, Erin D. Bouldin, Angela McClellan

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)GerontologyWhite (mutation)PsychologyIntervention (counseling)Clinical psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Approximately 10% of people living with Alzheimer’s dementia (PWD) experience depression, yet behavioral interventions remain scarce. We developed an innovative depression intervention, Caregiver‐Provided Life Review (C‐PLR) based on life review therapy. The purposes of this study were to evaluate the feasibility of training family caregivers in life review skills and evaluate the impact on depressive symptoms. Methods Using a mixed‐method design, we trained Asian (n = 15) and White (n = 24) caregiver‐care recipient dyads. Eligible caregivers were family members who cared for PWD for ≥8 hours/week, completed caregiver training, six weekly life review sessions, and five weekly Fidelity check‐in calls with the research team. Care recipients experienced mild depression (≥5 on Geriatric Depression Scale) and dementia (≥13 on Telephone‐Montreal Cognitive Assessment). We collected pre‐ and post‐measures of care recipients’ depression (primary outcome), life satisfaction, caregivers’ burden, rewards of caregiving, and dyads’ relationship quality (secondary outcomes), and compared them using paired t‐tests. We evaluated feasibility by measuring fidelity check‐in scores to the C‐PLR training protocol during these calls. Results Thirty‐nine dyads completed the study. Asian (mean age = 52 years old) and White (59 years old) caregivers were working, female, and in good‐excellent health. Their care recipients (Asian = 82 years old; White = 80) were female and in poor‐fair health. Both Asian and White care recipients’ depression and dyads’ relationship scores from baseline to the end of the study significantly improved (Asian = 4.1 to 2.1, p<0.001; 12.5 to 13.4, p = 0.029; White = 4.1 to 3.1, p = 0.049; 13.8 to 14.5, p = 0.044, respectively). Asian (73%) and White (75%) caregivers’ fidelity scores were similarly high (p = 0.91) and rated as good‐excellent. Qualitative interviews of both caregivers supported the sentiments of the quantitative results. Furthermore, 73% of Asian dyads conducted the C‐PLR in their native language, however, it did not appear to influence any outcomes. Conclusions We found a significant impact of C‐PLR on depressive symptoms in both Asian and White PWD and their dyadic relationships. Both quantitative and qualitative results supported the feasibility of the C‐PLR training and the successful completion of the intervention. This study demonstrated that the C‐PLR intervention can be added to a list of successful non‐pharmaceutical interventions.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeQualitatif
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
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