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Enregistrement W4414221957 · doi:10.2196/77184

Innovative Web-Based Future Planning and Well-Being for Caregivers of Individuals With Intellectual and Developmental Disabilities: Protocol of a Pragmatic Randomized Controlled Trial

2025· article· en· W4414221957 sur OpenAlexvenueno aff
Caren Steinway, Charmaine Wright, O. Teng, Abigail Seide, John Berens, Jason Woodward, Ilka Riddle, Thomas W. Davis, Adam Greenberg, Dava Szalda, Justine Shults, Jane Cerise, Sophie Jan

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialProtocol (science)Research designIntervention (counseling)MEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nearly three-quarters of the estimated 4.9 million people with intellectual and developmental disabilities (IDDs) in the United States live with family caregivers, 25% of whom are aged older than 60 years. People with IDDs experience disproportionately high rates of mortality, morbidity, and acute care use, often due to a lack of accessible, tailored resources to support them throughout the lifespan. Few caregivers engage in long-term care (LTC) planning, often due to a lack of information and support. OBJECTIVE: This protocol describes the design and methods of the Future Planning and Well-Being for Individuals with Intellectual Disabilities and Family Caregivers study, a randomized controlled trial evaluating the effectiveness of the Map Our Life web-based LTC planning tool compared to an attention control website on caregiver-reported burden, caregiver-reported well-being, and progress in and communication of future plans for the individual with an IDD. METHODS: The Future Planning and Well-Being for Individuals with Intellectual Disabilities and Family Caregivers study is a national, multisite, randomized controlled clinical trial with a target enrollment of 1050 family caregivers of individuals with IDDs at 6 sites across the United States. Participants are randomly assigned (1:1) to either the Map Our Life web-based LTC planning tool plus enhanced usual care or an attention control group consisting of a Centers for Disease Control and Prevention-sponsored health promotion website for people with disabilities plus enhanced usual care. Primary outcomes, including caregiver-reported burden, caregiver-reported well-being, and LTC planning behaviors, are assessed at baseline and at 1, 6, and 18 months. Data will be analyzed using mixed-effects models to accommodate the repeated measures design. RESULTS: This study was funded in July 2022, received initial Institutional Review Board approval in August 2023, and was registered on ClinicalTrials.gov in December 2023. Recruitment began in December 2023 and is scheduled to conclude in December 2025. Primary outcome analyses will commence immediately following the completion of final follow-up surveys. CONCLUSIONS: LTC planning is an important component of addressing health disparities among individuals with disabilities and their family caregivers. By focusing on using an innovative and accessible tool for LTC planning, the study addresses a critical gap in available resources with the potential to improve quality of life and reduce caregiver burden. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06065527; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06065527. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/77184.

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)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,007
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0100,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0750,010

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,404 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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