The Physical and Social Environments of Small Rural Nursing Homes: Assessing Supportiveness for Residents with Dementia
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The physical and social environments are recognized as important therapeutic tools in the care of nursing home residents with dementia, yet little is known about the environments of rural nursing homes. This study was conducted in one rural health authority (16,000 km 2) in the province of Saskatchewan. Long-term institutional care was provided in seven small (15 to 35 beds), publicly funded nursing homes, none of which had separate dementia special care units (SCUs). The Physical Environmental Assessment Protocol (PEAP) was used to evaluate the facilities on nine key dimensions of dementia care environments. Facilities were most supportive in provision of privacy and least supportive on maximizing awareness and orientation. Focus groups were conducted with registered nurses, nursing aides, and activity workers. Staff caregivers identified six special needs of residents with dementia that were difficult to meet in the nursing homes, two of which were related to the physical environment (safety and a calm, quiet environment) and four of which were related to the social environment (meaningful activity and one-to-one contact, opportunity to use remaining abilities, flexible policy, and knowledgeable caregivers who enjoy working with persons with dementia). Staff suggested separate dementia SCUs as one approach to managing dementia care but also identified challenges in creating dementia units in small rural facilities. Results provide support for conceptual models of dementia care settings that emphasize the interaction of organizational, social, and physical factors.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».