The impacts of dance/movement therapy on dementia caregivers’ burden and resilience: A mixed-methods exploration
Notice bibliographique
Résumé
Many interventions have been explored which aim to support dementia caregivers. However, the traditional approaches focus on cognitive strategies to reduce negative psychological outcomes (e.g., burden). Presently, there is a lack of strengths-based programs designed to enhance positive aspects of caregiver health. Although the benefits of dance/movement therapy (DMT) have been shown with other populations, it is underexplored for caregivers apart from their loved one with dementia. For the current study, ten women participated in the first DMT program for dementia caregivers, which was evaluated with a convergent mixed-methods design. Caregiver burden and resilience was assessed at baseline and follow-up, and therapeutic factors of DMT were assessed at three time points immediately following DMT (week 3, 4, and 5). Quantitative analyses showed that caregiving burden was significantly reduced, and resilience did increase, but not significantly. Qualitative findings from journal entries and semi-structured interviews revealed that DMT enhanced coping through bolstering resilience factors such as self-efficacy and cognitive reframing. Together, these findings suggest that DMT shows promise as an intervention which can meaningfully decrease burden and enhance resilience factors for caregivers. More research is needed which measures outcomes and mechanisms of DMT for caregivers in the context of dementia care. • This study describes a novel DMT intervention for informal dementia caregivers. • The impacts of the intervention were explored with a mixed-methods approach. • Participants’ caregiving burden significantly decreased after the DMT program. • Qualitative findings revealed that DMT enhanced coping and resilience factors.
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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 | 0,054 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».