DEVELOPMENT OF A PERSON-CENTRED COGNITIVE TOOL: HOW TO PROVIDE STRENGTH-BASED MEMORY CARE
Notice bibliographique
Résumé
As the aging population grows, there is an increasing focus on interventions that support person-centred and wellness-based approaches to care for older adults. This is particularly evident for those in supported living (SL) centres and the community, where the focus is on maximizing strengths, and reducing the need for admission to long-term or acute settings for more advanced care. Despite this, current cognitive assessment tools focus primarily on diagnosis or functional deficits in order to determine care needs, while there are limited strength-based and person-centered cognitive tools available. Our research challenges this practice gap through understanding the ‘gold standard’ of person-centered care, in order to develop a tool that supports a wellness-focused approach to meet residents’ everyday lifestyle goals and health support needs. This participatory action research study is a partnership between the Geriatric Research Unit at the University of Calgary and United Active Living, a SL facility in Calgary. In this study, researchers work alongside Memory Care staff and cognitive residents in developing an assessment approach that incorporates resident goals, memory care programming considerations, and cognitive support to maximize resident well-being. This presentation will argue for critical engagement with a person-centred care philosophy that moves from the rhetoric of the approach to the application of the philosophy in relation to assessment. We will overview the process involved in developing the tool and present the draft assessment tool for discussion.
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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 | 0,041 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».