Process evaluation in a randomised controlled trial of DREAMS-START (dementia related manual for sleep; strategies for relatives) for sleep disturbance in people with dementia and their carers
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: DREAMS-START is a multicomponent intervention targeting sleep disturbance in people with dementia. To enhance understanding of the DREAMS-START randomised controlled trial, which showed improved sleep in the intervention compared to the control arm, we conducted a process evaluation exploring (i) DREAMS-START delivery, (ii) behaviour change mechanisms and (iii) contextual factors impacting outcomes. METHODS: Mixed-methods design. We measured intervention adherence, fidelity and additional therapeutic process measures. We interviewed a sub-sample of intervention arm family carers and facilitators delivering DREAMS-START. We analysed data thematically guided by a prespecified theory of change logic model informed by the Theoretical Domains Framework. We measured movement using an actigraph worn by the person with dementia at baseline and at four- and eight-month follow-ups to explore potential mechanisms of action. RESULTS: Attendance was good (82.8% attended ≥4/6 sessions). Mean fidelity score (95.4%; SD 0.08) and median score for all four process measures assessed (5/5; IQR 5-5) were high. We interviewed 43/188 family carers and 9/49 DREAMS-START facilitators. We identified three overarching themes aligned with our model: (i) knowledge and facilitation enable behaviour change, (ii) increasing sleep pressure and developing skills to manage sleep disturbances and (iii) Establishing a routine and sense of control. We were unable to collect sufficient data for pre-specified actigraphy analyses. CONCLUSION: Despite competing demands, carers attended DREAMS-START. It promoted behaviour change through supportive in-session reflection, increasing carer knowledge and skills. This was embedded between sessions and actions were positively reinforced as carers experienced changes. Results will inform future implementation in clinical services.
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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) | 0,001 | 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 ».