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Enregistrement W2072920092 · doi:10.1007/s12603-011-0346-4

Quality of life of persons with dementia

2011· review· en· W2072920092 sur OpenAlexaff
Norah Keating, Norma Mary Louise Gaudet

Notice bibliographique

RevueThe journal of nutrition health & aging · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaQuality of life (healthcare)PersonhoodPsychological interventionDiseaseSet (abstract data type)GerontologyPsychologyMedicineQuality (philosophy)PsychiatryNursingComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current research on Alzheimer's disease has been primarily focused on causes and treatment of the disease and on reduction of costs of the burden of care to society. However, considerable emphasis now is placed on person-centered care and the need to enhance the quality of life of people with chronic illnesses and conditions. Alzheimer's disease and related dementias have not been a central part of this discussion despite the lengthy course of the illness which has been described as the disappearance of the person. The purpose of this article is to review the current state of knowledge about quality of life of persons with dementia and to recommend a set of interventions toward enhancing their QoL. Results of the review indicate a set of objective and subjective indicators of QoL with most interventions focused on compensating for losses related to the disease. Based on recent research on personhood and on social exclusion, we propose a framework for creating age-friendly dementia environments. It is based on hypotheses that quality of life can be enhanced through augmenting personal resources and contexts; and that the progression of the illness results in changes in the 'best fit' between resources and contexts.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations38
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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