Providing person-centred mealtime care for long term care residents with dementia
Notice bibliographique
Résumé
Person-centred care is a holistic care approach that aims to build up and support the personhood of residents with dementia, and thereby enhance quality of life. Through a review of the literature on mealtimes in long term care homes, four main aspects of person-centred mealtime care were identified: providing food choices and preferences, supporting residents’ independence, promoting the social side of eating, and showing respect. Using a critical realist lens, this descriptive qualitative study examined current implementation of person-centred mealtime care, the influences on its implementation, and steps to more fully adopt a person-centred approach. Semi-structured interviews were conducted with 52 staff from four diverse long term care homes in southern Ontario. Participants included frontline workers, registered health care professionals, and managers. Interviews were transcribed and analysed for themes. A conceptual framework was developed through analysis of the interview data, identifying five key ways to support staff to provide person-centred care: forming a strong team, working together to provide care, enabling staff to know the residents better, equipping staff with a toolbox of strategies, and creating flexibility to optimize care. Specific strengths and areas for improvement in implementation of person-centred mealtime care were identified and explained using this conceptual framework. Elements of the framework were also applied to explain important considerations for hiring staff, educating and training staff, developing a culture of good teamwork, and involving family members and volunteers in mealtime 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».