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Enregistrement W7138922592 · doi:10.2196/15027">10.2196/15027</a></p

Caring Near and Far by Connecting Community-Based Clients and Family Member/Friend Caregivers Using Passive Remote Monitoring: Protocol for a Pragmatic Randomized Controlled Trial

2020· article· en· W7138922592 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholar Commons (University of South Carolina) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialFamily caregiversProtocol (science)Quality of life (healthcare)Health careHouse callCaregiver burdenActivities of daily livingDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Significant chronic disease challenges exist among older adults. However, most older adults want to remain at home even if their health conditions challenge their ability to live independently. Yet publicly funded home care resources are scarce, private home care is expensive, and family/friend caregivers have limited capacity. Many older adults with chronic illness would require institutional care without the support from family member/friend caregivers. This role raises the risk of physical health problems, stress, burnout, and depression. Passive remote monitoring (RM), the use of sensors that do not require any action by the individual for the system to work, may increase the older adult's ability to live independently while also providing support and peace of mind to both the client and the family member/friend caregiver. OBJECTIVE: This paper presents the protocol of a study conducted in two provinces in Canada to investigate the impact of RM along with usual home care (the intervention) versus usual home care alone (control) on older adults with complex care. The primary outcome for this study is the occurrence of and time to events such as trips to emergency, short-term admission to the hospital, terminal admission to the hospital awaiting admission to long-term care, and direct admission to long-term care. The secondary outcomes for this study are (1) health care costs, (2) client functional status and quality of life in the home, (3) family/friend caregiver stress, and (4) family/friend caregiver functional health status. METHODS: The design for this study is an unblinded pragmatic randomized controlled trial (PRCT) with two parallel arms in two geographic strata (Ontario and Nova Scotia). Quantitative and qualitative methodologies will be used to address the study objectives. This PRCT is conceptually informed by the principles of client-centered care and viewing the family as the client and aims at providing supported self-management. RESULTS: This study is supported by the Canadian Institutes for Health Research. A primary completion date is anticipated in fall 2022. CONCLUSIONS: Findings from this real-world rigorous randomized trial will support Canadian decision-makers, providers, and clients and their caregivers in assessing the health, well-being, and economic benefits and the social and technological challenges of integrating RM technologies to support older adults to stay in their home, including evaluating the impact on the burden of care experienced by family/friend caregivers. With an aging population, this technology may reduce institutionalization and promote safe and independent living for the elderly as long as possible. TRIAL REGISTRATION: International Standard Randomised Controlled Trial Number (ISRCTN) 79884651; http://www.isrctn.com/ISRCTN79884651. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/15027.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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