Understanding Music Care and Music Care Delivery in Canadian Facility-based Long Term Care
Notice bibliographique
Résumé
In light of current confluences in long term care (LTC), a renewed understanding of music care and music care delivery is needed in Canadian LTC facilities. Ten domains of music care are presented as a conceptual framework in which to clarify these new realities as well as form a basis for music optimization in LTC. In this mixed method study, seven emergent factors which influence music care delivery from a phase one qualitative study in five Ontario LTC homes form the basis of a phase two, pan-Canadian survey in 50 LTC homes. Factors for music care delivery include attitudes towards music care, the nature of music, facility location and design, planning and sustainability, education and awareness, and gaps between theory and practice. Research questions in this exploratory sequential design explore how music care is understood and delivered. Results show several key aspects of understanding music care in Canadian LTC facilities: music is essential, music impacts quality of life and quality of care, music strengthens social agency, staff values music less than residents, music care needs to be understood to be optimized, music care and music therapy are distinct, and music enhances culture change. Phase two findings enriched phase one findings with both congruencies and incongruencies of music care delivery. Six recommendations for LTC leadership are posited. Music care education is proposed as a significant means for music care understanding, optimization and delivery that enhances the resident experience through improved quality of life and quality of care.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».