鋭さを保つことでテクノロジーを使用してアルツハイマー病の介護者を保護 (PROACTS)

重要性: 約 1,600 万人の成人が、アルツハイマー病および関連障害 (ADRD) の愛する人に無償のケアを提供しています。 介護者のうち、3 人に 1 人が高齢者です。 これらの介護者にとって、愛する人の世話をしながら自分自身の健康のバランスを取ることは、ストレスや憂鬱感、絶望感をもたらす可能性があります. この長期的な苦痛は、心血管疾患、認知症、および死亡のリスクを高める可能性があります。 認知症の発生と介護の増加を考えると、家族の介護者をサポートするための拡張可能な介入が緊急に必要とされています。

介入：Staying Sharp は、2018 年から AARP を通じて利用できる高齢者向けのオンラインの脳の健康介入です。 400,000 人以上の AARP メンバーがこのオンライン介入に登録しています。 この多要素介入には、6 つの柱の健康的な行動を維持するための評価、頭脳ゲーム、教育ビデオと記事のパッケージが含まれています。 Staying Sharp とは別に、3,900 万人以上が AARP のオンライン介護リソース センターを訪れています。 多数の訪問は、介護者のサポートに対する高い需要を示しているだけでなく、罹患率と死亡率の増加の役割により、より大きなリスクにさらされている何万人もの介護者にStaying Sharpが到達する可能性を明らかにしています.

ステージ I/II のユーザー エクスペリエンスと有効性調査: 多くのユーザーが Staying Sharp に登録していますが、その有効性はテストされていません。 ホームセンシング技術は、健康介入の有効性をテストする生態学的に有効な方法です。 Oregon Center of Aging & Technology (ORCATECH) は、15 年以上にわたり、家庭を拠点とする、テクノロジーにとらわれない控えめなプラットフォームを確立してきました。 このプラットフォームを使用して、一連のデジタル バイオマーカー (身体活動、睡眠、食事行動など) によって示されるように、Staying Sharp が脳の健康と機能をどのように維持できるかを評価します。 私たちの最終的な目標は、ユーザー エクスペリエンスと介入の有効性を調べることで、Staying Sharp を改良し、最終的にプログラムを広くスケールすることです。 この目標を達成するために、私たちは AARP と協力しています。 この研究の具体的な目的は次のとおりです。

目的 1: Staying Sharp を使用して、ADRD を持つ人の介護者を特徴付けます。 Staying Sharpの登録者にアンケートをお送りします。 介護者の利用者は、介護者でない利用者よりも若く、主に女性であり、ストレスが高く、社会的支援が少ないという仮説を立てています。 この目的は、このオンライン健康介入を利用している介護者の人口統計と基本的な健康状態を明らかにすることです。

目的 2: Staying Sharp のユーザー エクスペリエンスを評価する。 目的 1 と同じ調査を使用して、持続可能な使用特性のプロファイルに焦点を当てたユーザー エクスペリエンスを評価します。 介護者のユーザーは、介護者でないユーザーよりもストレスやエクササイズの柱により多くの時間を費やすという仮説を立てています。 この目的は、認知症介護者の間での「Staying Sharp」への関与と理解を評価することです。

目的 3: Staying Sharp 介入の暫定的な有効性を確立する。 目立たないホーム センシング技術を使用して、ADRD を持つ人の 20 人の新しく採用された介護者が 4 か月の介入と 4 か月のフォローアップに参加します。 私たちは、Staying Sharp が ADRD 患者の介護者の身体的、精神的、社会的健康を促進すると仮定しています。 非線形の用量反応曲線を使用して、シャープの維持に関連する介入前後の変化を決定します。 この目的には、介護者とパイロット試験のための改良、修正、および適応を指す介入を理解することが含まれます。

PROACTS は、既存の一般に公開されているオンラインの健康介入を独自に採用し、自宅ベースの邪魔にならない技術プラットフォームを使用してその有効性を迅速にテストし、この多要素介入が ADRD 患者の介護者の健康をどのようにサポートできるかについて、生態学的に有効な証拠を提供します。 PROACTS 研究は、後期段階 (III/IV) の有効性研究の基礎を築きます。 将来の助成金 (R01/PCORI) は、介護者と健康関係者を集めて、高品質で影響が大きく、スケーラブルな介護者の介入を確実にするために、Staying Sharp 内の要素を評価します。