Self-management interventions involving care partners of individuals with neurodegenerative movement disorders: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This scoping review aims to explore the components of existing self-management interventions involving care partners of individuals with neurodegenerative movement disorders (NMDs). The review seeks to describe the key components, categorize different types and approaches using the PRISMS taxonomy. METHODS: A comprehensive search was conducted in five databases: SCOPUS, CINAHL, MEDLINE, PsycINFO, and Embase. Articles were included if they involved self-management interventions for adult care partners of individuals with NMDs. Data extraction was guided by the PRISMS, TEDSS and TIDieR frameworks, focusing on intervention characteristics, components, outcome measures, theories, and formats. RESULTS: The review included 34 articles, with most interventions targeting Parkinson's Disease. Interventions varied widely in structure, delivery format, setting and content. Psychological and internal strategies were the most frequently utilized components. Notably, only 11 interventions were specifically designed for care partners. CONCLUSION: This scoping review provides key insights into the diverse elements of self-management interventions for NMDs, including their structure, delivery format, and components. It highlights the lack of comprehensive dyadic interventions that support both individuals with NMDs and their care partners. Future research should explore the integration of personalization, communication training and dyadic coping strategies.
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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 | 0,011 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».