In-Home Assistive Technology May Help Protect Dementia Caregivers from Declining Sleep Efficiency: A Randomized Control Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Caregivers for people with dementia (PWDs) often experience sleep problems due to stressors associated with their role (e.g. concern about PWDs' nighttime wandering). We investigated whether a technology system, People Power Caregiver (PPCg), that helps monitor the caregiver's home would benefit caregivers' sleep. METHODS: = 62.73, SD = 11.10, range = 32-89) were assigned to a fully activated PPCg condition or control condition (Study 1: partially active PPCg; Study 2: waitlist control). Caregivers completed the Pittsburgh Sleep Quality Index at baseline, three-months, and six-months. RESULTS: Caregivers in the control conditions reported significantly worsening sleep efficiency whereas in comparison, those in the active conditions reported improving sleep efficiency. CONCLUSIONS: Given how critical sleep is both for caregivers' health and the care they provide, these findings underscore potential benefits of in-home technologies for protecting caregivers' sleep. CLINICAL IMPLICATIONS: Technology-based interventions that help monitor the home may support caregivers' sleep. Protecting caregivers' sleep may also preserve their ability to provide high-quality care as their loved one's disease and associated functional decline progresses.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».