The Effectiveness of Multistrategies on Disruptive Vocalization of People With Dementia in Institutions
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to evaluate the effectiveness of the daily interventions used by the nurses on disruptive vocalization (DV). DV includes all types of disturbing or unacceptable vocal expression: repetitive vocalization, verbal or nonverbal utterances, presented as inappropriate language, repeated and insistent demands, repeated calling out, shouting, complaining, or moaning that does not pertain to their circumstances or environment. A convenience sample of five nursing homes from the north of Italy, in the Friuli Venezia Giulia region, was included in the study. A randomized selection of 87 daily shifts was selected. Institutionalized patients with dementia, but with no associated psychiatric disorders, were eligible. Nurses involved in the study added patients progressively. Nurses involved were asked to keep diaries to record strategies and durations for each episode of DV encountered during the allotted shift. In the total amount of observation time (36,540 minutes), 23.6% (8,653 minutes) of nursing care time involved working with and managing DV patients. The nurses recorded an average of 6.5 (302/46) vocalizations on morning shifts and 7.3 (302/41) during afternoon shifts, with an average duration of about a quarter of an hour each. Managing DV with multistrategies reduces the duration of the DV episode and increases the perceived effectiveness of management.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».