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Enregistrement W4415897767 · doi:10.2196/69596

Dementia Caregivers’ Perspectives on Technology’s Place in Care Practices: Mixed Methods Survey

2025· article· en· W4415897767 sur OpenAlexvenueno aff
Julia A. Scott, Emma Cepukenas, MARION HIMES, Kennedy Anderson, Kiren Grewal, Adil Mai, Sheila Yuter, Patricia M. Simone

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaUsabilityProduct (mathematics)Qualitative researchAging in placeAged care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: As the number of individuals diagnosed with dementia continues to grow, collective caregiving capacity is simultaneously declining. As a result, caregivers often face significant stress and burnout, which negatively impacts both their well-being and the quality of care they are able to provide. To address these challenges, various forms of technology have been developed to support caregiving responsibilities for people with dementia. Barriers to widespread adoption include the cost of technology, lack of caregiver training, limited awareness of available solutions, privacy and ethical concerns, and resistance to change from both caregivers and care recipients. By identifying these key insights, this study seeks to inform the development of more accessible, user-friendly, and effective technological solutions that can better support caregivers in their vital roles. Objective: This study aimed to assess the way dementia caregivers solve common challenges, focusing on technology adoption and barriers to its use. Methods: We conducted online surveys regarding technology usage and caregiving experience, which were distributed to the communities of caregivers of people living with dementia. Surveys quantified categories of technology use and caregiver needs. The survey also gathered open responses for joys, struggles, and technology use. Follow-up interviews with caregivers discussed how specific challenges were met. The responses were thematically coded to characterize findings by the type-struggles, social supports, technology, and joy. Results: Respondents (N=69) identified access to resources as the most important unmet need for caregivers (53%). The survey found that medication and routine tracking applications and mobility assistive devices were the most commonly used forms of technology. The dominant need expressed by caregivers was for better access to resources, with improved access to health care services and financial support. Interviewees reported barriers to accessing resources, including high costs and difficulties in selecting appropriate technology resources. Additionally, centralizing resources and simplifying the process of locating support was recommended as a solution. Conclusions: The study showed that caregivers felt inadequately supported and did not frequently use technology due to barriers of access and usability of products. Strategies in product design and user communication that engage dementia care partners would likely accelerate adoption.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,433 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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