Factors that Affect Quality of Life from the Perspective of People with Dementia: A Metasynthesis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To comprehensively and systematically identify, appraise, and synthesize qualitative research findings on factors that affect quality of life from the perspective of people with dementia. DESIGN: Systematic review and metasynthesis of primary qualitative studies in published and gray literature that aimed to identify factors that influence quality of life from the perspective of people with dementia. Expert-developed search strategies were applied in nine electronic databases. Reference lists of included articles and literature reviews identified during the search were reviewed. Structured inclusion criteria were applied to screen 5,625 titles and abstracts to identify 11 qualitative studies published from 1975 to April 2012. Two independent reviewers appraised study quality. SETTING: Primary study recruitment sites included long-term care and community-based settings in the United Kingdom, the United States, Canada, the Netherlands, Ireland, Australia, and Japan. PARTICIPANTS: A combined sample of 345 people with mild, moderate, and severe dementia. MEASUREMENTS: The primary studies used interview and focus group methods. Findings from primary studies were synthesized using techniques of taxonomic analysis, constant comparison, and importing concepts. RESULTS: Four factors and the experience of connectedness or disconnectedness within each factor influenced quality of life according to people with dementia. These factors, and the terms that represent connectedness and disconnectedness, were relationships (together vs alone), agency in life today (purposeful vs aimless), wellness perspective (well vs ill), and sense of place (located vs unsettled). Happiness and sadness were key outcomes of good and poor quality of life, respectively. CONCLUSION: The four factors identified potentially modifiable areas to improve quality of life for people with dementia, even in the context of worsening cognitive function.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».