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Enregistrement W2007914442 · doi:10.3138/cja.26.4.343

Volunteers' Experiences Visiting the Cognitively Impaired in Nursing Homes: A Friendly Visiting Program

2007· article· en· W2007914442 sur OpenAlexaffabout
Thecla Damianakis, Laura M. Wagner, Syrelle Bernstein, Elsa Marziali

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)PsychologyNursingObservational studyQuality of life (healthcare)PersonhoodNursing homesAffect (linguistics)GerontologyMedical educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two challenges facing nursing-home care today are understanding the concept of quality of life as it relates to cognitively impaired residents and finding effective ways to ensure that it is achieved. Canadian director Allan King's documentary, Memory for Max, Claire, Ida and Company , filmed at Baycrest, captures a method for enhancing the quality of life of six cognitively impaired residents. While the film suggests an intervention model implemented by volunteers, there are challenges unique to institution-based programs (i.e., the recruitment and retention of volunteers). One of the challenges is the fear that volunteers may experience when interacting with the cognitively impaired. We conducted a pilot study of a model for training volunteers to provide friendly visiting and evaluated the impact on the participating residents. Observational accounts of volunteer-resident interactions and seven volunteer interviews were analysed and yielded several themes-(a) relationship building, (b) contribution of the environment, (c) preserving personhood, (d) resident-centred presence and the quality of the moment-and several themes related to the volunteers' role and their perceived impact on the residents. Discussed are the implications for volunteer programs in long-term health care settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0090,005
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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