Health care professionals’ perspectives on oral care for long‐term care residents: Nursing staff, speech–language pathologists and dental hygienists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Oral health has been identified as a key factor in general health and systemic disease in long-term care populations. To optimise oral health of this population, it is important to understand the oral care perspectives held by health care professionals involved in oral care provision. OBJECTIVES: To explore perspectives regarding oral care held by nursing staff, speech-language pathologists (SLPs) and dental hygienists (DHs) in long-term care institutions and to understand how their perspectives impact activities and processes involved in the delivery of oral care. METHODS: A focus group methodology was utilised. Separate focus groups for each targeted profession were held. Transcribed data were analysed using constant comparative analysis. RESULTS: Daily oral health maintenance and monitoring was considered a role of nursing staff. SLPs and DHs have roles focusing on advocacy, education and supplemental care. Social factors motivate nursing staff to provide oral care, whereas factors related to the general health consequences of poor oral health underlined the motivations of SLPs and DHs. CONCLUSIONS: Education and training initiatives incorporating social aspects of oral health may be more effective for motivating nursing staff than approaches emphasising physical risk factors. Organisations can foster environments that support collaboration and communication amongst the members of multidisciplinary teams in order to promote oral health as a priority.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».