Family-AiD: a family-centred assessment tool in young-onset dementia
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Standards of care and care pathways for younger people with dementia vary greatly, making clinical development and service planning challenging. Staff working in dementia services identify that they use biographical knowledge of families to influence clinical decision making. This information is not collected or implemented in a formal manner; highlighting an important knowledge-practice gap. The paper aims to discuss these issues. Design/methodology/approach – The development of a family-centred assessment for use in dementia care has three core components: first, thematic development from qualitative interviews with younger people with dementia and their families; second, clinical input on a preliminary design of the tool; and third, feedback from an external panel of clinical and methodological experts and families living with young-onset dementia. Findings – The 12-item Family Assessment in Dementia (Family-AiD) tool was developed and presented for clinical use. These 12 questions are answered with a simple Likert-type scale to determine areas of unmet need and identify where families may need additional clinical support. Also included is a series of open-ended questions and a biographical timeline designed to assist staff with the collection and use of biographical and family functioning information. Originality/value – A dementia-specific clinical family assessment tool, which also collects background biographical data on family units may be a useful way to document information; inform clinical decision making; and address otherwise unmet needs. Family-AiD has potential to improve clinical care provision of people with dementia and their families. Evaluation of the feasibility and acceptability of its implementation in practice are now required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».