Measuring Physical and Social Environments in Nursing Homes for People with Middle‐ to Late‐Stage Dementia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate measures of dementia care environments by comparing a special care facility (SCF) with traditional institutional facilities (TIFs). DESIGN: A cross-sectional comparative study of nursing home environments conducted as part of a longitudinal study on quality of life for residents with dementia. SETTING: Twenty-four traditional nursing homes and one special care facility. PARTICIPANTS: One SCF with six distinct environments, 24 TIFs with 45 distinct environments, and 88 family members. MEASUREMENTS: Therapeutic Environment Screening Scale-2+ (TESS-2+); Special Care Unit Environmental Quality Scale (SCUEQS), a subset of the TESS-2+ items; Composite Above Average Quality Score (CAAQS), a composite score of all items on the TESS-2+; and Models of Care Instrument (MOCI). RESULTS: The SCUEQS did not detect a significant difference between the SCF and the TIFs (30.0 vs 27.2, P = .28). The CAAQS detected a significant difference between the SCF and the TIFs, whereby the SCF environments were rated as having above-average quality in 71.4% of the domains, compared with 57.3% for the TIF environments (95% confidence interval (CI) for difference = 2.6-25.6%, P = .02). Using the MOCI, SCF families were 1.8 times as likely to rate the SCF as a home or resort versus a hospital as TIF families rating TIFs (95% CI for odds ratio = 1.5-2.1, P < .001). CONCLUSION: The TESS-2+ CAAQS differentiated between physical environments better than the more established SCUQES. The MOCI distinguished between environments using a more holistic approach to measurement. The availability of environmental measures that are able to discriminate between specialized and traditional long-term care settings will facilitate future outcome-based research.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».