Internet-Based Caregiver Support for Chinese Canadians Taking Care of a Family Member with Alzheimer Disease and Related Dementia
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ L’objectif de cette étude était d’évaluer la facilité d’utilisation d’un nouveau service de soutien pour personnel soignant basé sur Internet (ICSS) et d’évaluer ses effets sur la santé des Canadiens chinois qui ont soigné un membre de la famille atteinte de démence. Les données démogaphiques et de questionnaire ont été recueillies auprès de 28 participants, et des entrevues approfondies ont été realisées avec 10 participants. Les résultats ont démontré que ceux qui n’ont pas participé à ICSS ont revelé plus hauts niveaux de charge après l’intervention, lors que les participants fréquents a montré une réduction en charge après l’intervention. Les croyances traditionelles ont formées les besoins des soignants; de plus, les contextes ethnoculturelle-linquistiques ont touchées la facilité d’utilisation et ont été associées au comportement pendant l’utilisation. De même, l’utilisation d’ICSS a été influencée par la compétence informatique et par préferences linguistiques. Cette étude indique que les soignants peuvent bénéficier du soutien professionnel par e-mails asynchrones et un site Web dedié d’informations. L’ICSS est une approche possible pour soutenir les soignants qui préferent un modèle de service alternative. Ce service emergent nécessite plus de la recherche sur: la conception technologique amélioré, les modèles de prestation de services pour les immigrants soignants et l’évaluation de l’efficacité et rentabilité.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".