Evaluation of a Sleep Knowledge Translation Strategy for Occupational Therapists Working with Persons who have Dementia
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Sleep deficiency is a significant, largely overlooked issue for persons with dementia (PWD), and is associated with physical and mental health problems, increased caregiver burden, and increased likelihood of institutionalization. Despite the high prevalence of sleep deficiency in PWD, most health care professionals lack knowledge of the relationship between sleep problems and dementia. This project aimed to determine the feasibility of an archived online presentation, a knowledge translation (KT) strategy to increase therapists’ understanding of the impact of blue-spectrum light on sleep in PWD. Method: Therapists who participated in a previous sleep and dementia survey were recruited via email. Participants completed a pre-knowledge test, accessed an online presentation regarding the relationship between sleep and light, and completed a post-test. Results: On average there was a 22% improvement in knowledge scores and participants were positive about the KT strategy being accessible, applicable, and evidence based. Conclusion: For a sample of therapists self-identified as specializing in geriatric rehabilitation, online audio-visual resources appear to be a feasible KT strategy to disseminate information and increase occupational therapists’ knowledge regarding the evidence-based relationship between blue-spectrum light and sleep in PWD. Further study is required to determine if this increased knowledge translates to practice settings.
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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 | 0,025 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».