Reducing the use of antipsychotics in dementia care through staff education and family participation
Notice bibliographique
Résumé
Background: The widespread use of antipsychotic medication to treat the behavioural and psychological symptoms of dementia in residential aged care facilities is a world wide concern. Despite evidence of the numerous adverse effects of antipsychotic drugs, and the efficacy of non-pharmacological approaches, prescription rates are increasing in aged care. Methods: This controlled before and after study aimed to investigate if an education intervention with family participation in dementia care improved the use of antipsychotic drugs. Antipsychotic use was measured by audit of residents’ clinical records. Three similar rural residential aged care facilities (RACF’s) participated in the study. At site 1 and 2 staff undertook training in dementia care using an on-line learning tool and peer reviewed literature on the use of antipsychotic drugs in dementia. Additionally, family members participated in ‘resident life story telling’ at site 2. Site 3 acted as the control. Results: At sites 1 and 2, twenty five staff (25%) volunteered to participate in training. No training was provided at the control site. Across the three sites 47 residents had a clinical diagnosis of dementia with 30 of this group prescribed antipsychotic medication at baseline. At the intervention sites the use of antipsychotic medication reduced from 85% to 69% at site 1 and from 50% to 38% at site 2. At the control site medication use increased from 61% from 69%. Conclusion: Dementia education for staff, especially with family participation in resident life story telling, may reduce antipsychotic medication use in residential aged care. Additionally, positive clinical implications such as reduction in falls were observed. The encouraging findings of this small study support further investigation in a larger sample.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».