‘Talking about my experiences … at times disturbing yet positive’: Producing narratives with people living with dementia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This research investigated narrative production and use with families living with dementia. We hypothesised that the process of narrative production would be beneficial to people with dementia and carers, and would elicit important learning for health and social care professionals. METHOD: Through third sector partners, we recruited community-dwelling people with dementia and carers who consented to develop written, audiotaped or videotaped narratives. Audio-taped narratives were transcribed verbatim and handwritten narratives word-processed. After checking by participants, completed narratives were analysed thematically using qualitative data analysis computer software. A summary of the analysis was circulated to participants, inviting feedback: the analysis was then reviewed. A feedback questionnaire was subsequently circulated to participants, and responses were analysed thematically. RESULTS: Twenty-one carers and 20 people with dementia participated in the project. Four themes of support were identified: 'relationships', 'services', 'prior experience of coping' and having an 'explanation for the dementia'. Three themes were identified as possible additional stresses: 'emotions', 'physical health' and 'identity'. We suggest a model incorporating all these themes, which appeared to contribute to three further themes; 'experience of dementia', 'approaches to coping' and 'looking to the future'. In participant feedback, the main themes identified were 'emotions', 'putting things in perspective', 'sharing or not sharing the narrative' and 'actions resulting'. CONCLUSIONS: Producing a narrative is a valuable and engaging experience for people with dementia and carers, and is likely to contribute to the quality of dementia care. Further research is needed to establish how narrative production could be incorporated into routine practice.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».