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Enregistrement W2041670780 · doi:10.1177/1533317513488923

The Role of Physical Environment in Supporting Person-centered Dining in Long-Term Care

2013· review· en· W2041670780 sur OpenAlexaff
Habib Chaudhury, Lillian Hung, Melissa Badger

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Alzheimer s Disease & Other Dementias® · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChild Nutrition and Feeding Issues
Établissements canadiensProvidence Health CareSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaContext (archaeology)PersonhoodPsychologyPerson-centered carePsychological interventionNursingMedicineHealth carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The physical environment of dining rooms in long-term care facilities is increasingly recognized as an important catalyst in implementing a culture based on person-centered care philosophy. Mealtimes are important opportunities to support residents' personhood in care facilities. This article presents a critical review of the literature on evidence-based physical environmental interventions and examines their implications for creating a more person-centered dining environment, specifically for residents with dementia. The review identifies the role of a supportive dining environment to foster: a) functional ability, b) orientation, c) safety and security, d) familiarity and home-likeness, e) optimal sensory stimulation, f) social interaction, and g) privacy and personal control. It is clear from this review that there is a growing body of research to support the importance of certain physical environmental features in the dining context that can foster positive resident outcomes. The evidence indicates that well-designed physical settings play an important role in creating a person-centered dining environment to support best possible mealtime experience of residents. Gaps in the literature and directions for future research are discussed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations140
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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