Assessing the Time for Living and Caring (TLC) Study: Mixed-Methods Feasibility Study of a Web-Based Caregiver Intervention to Improve Respite
Notice bibliographique
Résumé
Background: Interventions that are self-administered and delivered online are increasingly being seen as a flexible way to support family caregivers. Intervention research should prioritize the measurement of feasibility throughout all of the stages of intervention development and evaluation to provide the essential feedback loop needed for the iterative development and refinement process. Objective: We describe the methodology and data used to assess the feasibility, usability, and acceptability of the Time for Living and Caring (TLC) intervention, a technology-delivered intervention (app) for dementia caregivers to improve respite time use. Methods: The feasibility analysis is theoretically guided by a multidimensional definition of feasibility and uses a mixed-methods research design. Stakeholder feedback collected via focus groups during intervention development (n=15), self-reported surveys from participants enrolled in the pilot trial of the intervention (n=163), surveys of a nationwide sample of respite providers (n=57), and end-user statistics, captured passively by Google Analytics from those using the app, were used in the feasibility analysis of the TLC intervention. Results: The TLC study used an appropriate design and data collection procedures, along with acceptable recruitment capability. Out of 5 intervention features, 4 received favorable ratings (range of 82%-99%) by intervention participants and respite providers, which, when combined with open-ended recommendations for improvements, indicate a high degree of usability. Acceptability was measured through appraisal of the intervention experience (135/159, 85% positive), potential future use (127/163, 78%), willingness to recommend (148/163, 91%), and perceived benefit (135/163, 83%). Conclusions: Taken together, the data suggest that the TLC app is a promising intervention that could be implemented as an on-demand resource for respite-using caregivers, irrespective of where they are located or when they choose to access it. Additionally, this paper provides a blueprint for systematically evaluating multiple dimensions of feasibility, using various forms of mixed-methods data collected during intervention development and pilot testing of an intervention, which should help streamline the eventual implementation of effective interventions in real-world settings.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».