Psychosocial interventions for dementia patients in long-term care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Psychosocial interventions in long-term care have the potential to improve the quality of care and quality of life of persons with dementia. Our aim is to explore the evidence and consensus on psychosocial interventions for persons with dementia in long-term care. METHODS: This study comprises an appraisal of research reviews and of European, U.S. and Canadian dementia guidelines. RESULTS: Twenty-eight reviews related to long-term care psychosocial interventions were selected. Behavioral management techniques (such as behavior therapy), cognitive stimulation, and physical activities (such as walking) were shown positively to affect behavior or physical condition, or to reduce depression. There are many other promising interventions, but methodological weaknesses did not allow conclusions to be drawn. The consensus presented in the guidelines emphasized the importance of care tailored to the needs and capabilities of persons with dementia and consideration of the individual's life context. CONCLUSIONS: Long-term care offers the possibility for planned care through individualized care plans, and consideration of the needs of persons with dementia and the individual life context. While using recommendations based on evidence and consensus is important to shape future long-term care, further well-designed research is needed on psychosocial interventions in long-term care to strengthen the evidence base for such care.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».