A behavioural approach to helping an older adult with a learning disability and mild cognitive impairment overcome depression
Notice bibliographique
Résumé
Accessible summary Older people with learning disabilities who develop memory problems are likely to feel sad. There is much information showing how people with learning disabilities can learn new behaviours which help them to think differently and feel better. This is the story of how I helped one older man with learning disabilities and memory problems to change how he was behaving and feel happier. Abstract Background: There is a considerable body of evidence to suggest that behavioural activation for depression is an equally effective but less complex treatment than cognitive behavioural therapy. It may therefore be more suitable for those who are cognitively impaired (i.e. early‐stage dementia or mild cognitive impairment) or have a learning disability. Materials and Methods: A case study is presented that outlines how a behavioural approach was used to support an older adult with a learning disability and mild cognitive impairment who was depressed. It was delivered by the carer liaison practitioner employed by a memory service. Results: The client's score on the GDS ‐ LD reduced from 23 to 5 and on the GAS ‐ ID from 19 to 11 indicating a clinically significant improvement in his symptoms of depression and anxiety at post‐treatment. Mood ratings on the Ottawa Mood Scales rose from 2/10 to 7/10. Increased engagement in activities and an improvement in the client's problem‐solving abilities were evident. Conclusions: The case study demonstrates the clinical utility of behavioural activation as a treatment for depression in an older adult with a learning disability and mild cognitive impairment. This matches the findings of other studies of behavioural activation as an intervention to treat depression in older adults. However, the client did not have a formal diagnosis of learning disability and may therefore be atypical. More comprehensive studies, including randomised controlled trials, are needed to confirm these findings and more thoroughly test the effectiveness of behavioural interventions with this client group.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».