‘Getting to Know Me’: the development and evaluation of a training programme for enhancing skills in the care of people with dementia in general hospital settings
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aims of the study were to report on the development and evaluation of a staff training intervention in dementia care designed for use in the general hospital setting: the 'Getting to Know Me' training programme. The study also aimed to undertake initial psychometric analysis on two new outcome scales designed to measure knowledge and confidence in dementia care. METHODS: The study comprised two phases. The first phase comprised the design of two questionnaires which are shared within this paper: Confidence in Dementia (CODE) Scale and Knowledge in Dementia (KIDE) Scale. In phase two, staff undertook the 'Getting to Know Me' training programme (n=71). The impact of the programme was evaluated using a pre-post design which explored: (1) changes in confidence in dementia; (2) changes in knowledge in dementia; and (3) changes in beliefs about challenging behaviour. RESULTS: The psychometric properties of the CODE and KIDE scales are reported. Statistically significant change was identified pre-post training on all outcome measures. Clinically meaningful change was demonstrated on the CODE scale. CONCLUSIONS: The 'Getting to Know Me' programme was well received and had a significant impact on staff knowledge and confidence. Our findings add to a growing evidence base which will be strengthened by further robust studies, the exploration of the impact of staff training on direct patient outcomes, and further identification of ways in which to transfer principles of care from specialist dementia environments into general hospital settings.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».