Using Co-creation Focus Groups to Customise a Remote Multidomain Programme Designed to Increase Dementia Literacy
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To adapt the content and functionalities of Brain Health PRO, a web-based multidomain program designed to increase dementia literacy, to the context and needs of users, providers and community organisations across Québec, Canada. Design Five consecutive qualitative co-creation focus group sessions 30–90 min in duration each, exploring potential barriers and facilitators to usability, accessibility, comprehensibility, participant recruitment and retention. Setting Virtual meetings. Participants A 15-member team based in Québec and Ontario, Canada, consisting of 9 researchers (including a graduate student and the project coordinator), representing occupational therapy, sensory rehabilitation, neuropsychology, psychology, health science and research methods, 3 informal caregivers of older adults living with cognitive decline and 3 members of the Federation of Quebec Alzheimer Societies. Data analysis Session recordings were summarised through both qualitative description and thematic analysis. Results The synthesised recommendations included adjustments around diversity, the complexity and presentation styles of the materials, suggestions on refining the web interface and the measurement approaches; it influenced aspects of participant recruitment, retention efforts and engagement with the content of Brain Health PRO. Conclusions Co-creation in dementia prevention research is important because it involves collaboration between researchers, community support and service providers, and persons with lived experience as care providers, in the design and implementation of clinical studies. This approach helps to ensure that the content and presentation of educational material is relevant and meaningful to the target population and those involved in its delivery, and it leads to a greater understanding of their needs and perspectives.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».