Assisting people with dementia with their medicines: experiences of family carers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Many family carers provide assistance with medicines that is vital for optimal clinical outcomes. Medicines-related tasks are known to contribute to carer burden and stress. This study examined the experiences of family carers when providing medicines-related assistance for a person with dementia, to indicate how services could become more responsive to the specific needs of this group of carers. METHODS: Semi-structured interviews were undertaken with family carers and care-recipients identified though a memory clinic in north London and a local Alzheimer's Society. The interview guide, comprising open questions, was informed by previous studies and consultation with stakeholders. Qualitative procedures involving a framework approach were employed in the analysis. KEY FINDINGS: Fourteen interviews with carers and five with care-recipients were conducted. These highlighted the burden and challenges, surrounding medicines-management activities. As well as practical aspects that could be complex, carers were commonly making judgements about the need for and appropriateness of medicines. Although experiences were varied, carers reported difficulties in maintaining supplies, ensuring adherence to regimens and accessing health professionals; and they made some recommendations for service improvements. Carers' difficulty in obtaining information and advice about medicines was compounded by their desire to allow the care-recipient to retain autonomy over their medicines as long as possible. CONCLUSION: This study highlights the distinct needs and problems with regard to medicines-management when caring for a person with dementia. As the prevalence of dementia rises, interventions designed to address these specific aspects of reduce carer-burden should be a priority for health professionals.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».