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Enregistrement W2082158160 · doi:10.1177/1533317513494444

Managing Agitation Using Nonpharmacological Interventions for Seniors With Dementia

2013· article· en· W2082158160 sur OpenAlexaff
Shannon Janzen, Aleksandra Zecevic, Marita Kloseck, J. B. Orange

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Alzheimer s Disease & Other Dementias® · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaPsychological interventionGerontologyPsychologyMedicinePsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Approximately 36 million people have Alzheimer's disease worldwide, and many experience behavioral issues such as agitation. The purpose of this study was to investigate the perceptions of long-term care (LTC) staff regarding the current use of nonpharmacological interventions (NPIs) for reducing agitation in seniors with dementia and to identify facilitators and barriers that guide NPI implementation. Qualitative methods were used to gather data from interviews and focus groups. A total of 44 staff from 5 LTC facilities participated. Findings showed that both medications and NPIs are used for the management of agitation. The use of NPIs was facilitated by consistency in staffing, and the ability of all the staff members to implement them. Common barriers to NPI use included the perceived lack of time, low staff-to-resident ratios, and the unpredictable and short-lasting effectiveness of NPIs. This study offers insight into perceived factors that influence implementation of NPIs and the perceived effectiveness of NPIs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,328 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations57
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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