AI-Driven Mental Health Support for Caregivers of Individuals With Alzheimer Disease: Systematic Literature Review and Development of a Conceptual Framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Caregivers supporting individuals with Alzheimer disease and related dementias (AD/ADRD) frequently encounter prolonged emotional strain, psychological distress, and social isolation, yet their needs are largely overlooked in current technological and clinical interventions. The special routines and obligations of caregivers of individuals with AD/ADRD are frequently not well-suited to the many artificial intelligence-driven (AI-driven) mental health solutions that are currently available. This reveals a critical need for sophisticated, customized solutions created especially to help the mental health of caregivers for patients with AD/ADRD. OBJECTIVE: To address the existing limitations of personalized mental health interventions, we aimed to identify existing literature on personalized mental health interventions using AI for specific purposes and to develop a new framework for the caregivers of individuals with AD/ADRD. METHODS: We followed an iterative approach to design the new framework. First, we did a systematic literature review of current literature to identify data analysis, AI methods, and personalized interventions. Second, we focused on the underlying gaps of this research, and by synthesizing our findings from the review, we proposed a conceptual framework. RESULTS: The systematic literature review identified 73 unique results, and from external sources, we found 3 unique potential papers. Of these, 28 papers were eligible for inclusion, on which we performed our analysis. Based on the findings, we developed a new conceptual framework with 3 special features that are specifically for caregivers of patients with AD/ADRD. The 3 unique features are a personalized daily routine scheduler, which will take both patients with AD/ADRD and caregiver's information to make it personalized, a daily reward system to keep patients motivated, and an educational repository to get the bite-sized knowledge for the lesson of handling patients in an efficient manner and taking care of one's own mental health. CONCLUSIONS: The proposed framework provides a chance for caregivers to receive mental health care, which will be personalized. The framework is developed with more updated methods than existing approaches, with a lack of personalization in this sector. This framework can be implemented with a goal of personalization and explainable approaches and can undergo further iterations to ensure it is appropriate for specific purposes.
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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 | 0,049 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,035 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».