<i>Mealtimes as Active Processes</i>in Long-term Care Facilities
Notice bibliographique
Résumé
Mealtimes are central to the nutritional care of residents in long-term care facilities. There has been little Canadian research to guide interdisciplinary practice around mealtimes. This study included a grounded theory approach to explore mealtime experiences of 20 people with dementia living in two long-term care facilities, and the meal-related care they received from registered nurses, health care aides, and dietitians. Theoretical sampling directed the collection and analysis of data from mealtime observations in special care units and key informant interviews with care providers. The constant comparison method was used to analyze and conceptualize the data. A substantive theory emerged with three key themes: 1. Each mealtime is a unique process embedded within a long-term care facility's environment. 2. Residents are central to the process through their actions (i.e., arriving, eating, waiting, socializing, leaving, and miscellaneous distracted activities). 3. Internal (i.e., residents' characteristics) and external (i.e., co-resident, direct caregiving, indirect caregiving, administrative, and government activities) influences affect residents' actions at mealtimes. The theory suggests that optimal mealtime experiences for residents require individualized care that reflects interdisciplinary, multi-level interventions.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».