FOSTERING HOMELIKENESS IN NURSING HOMES: QUALITATIVE RESULTS FROM FAMILY AND FRIENDS OF RESIDENTS
Notice bibliographique
Résumé
Identifying how to enhance the quality of life for older adults living in nursing homes can contribute to transforming health care institutions into person-centered homes, an approach to care that places residents’ relationships, life experiences, abilities, preferences and dignity at the forefront. One component of a federally-funded study of 23 nursing homes in Nova Scotia, Canada, focused on how to enhance the quality of life in nursing homes from the perspective of the family members and friends of the residents. Quantitative results clearly showed that from their perspective, homelikeness is associated with higher resident quality of life. We will present qualitative results to provide further insights into how to foster homelikeness within the nursing home environment. We thematically analyzed data collected from family members and friends of nursing home residents through 1) open-ended survey questions from 397 family members and friends, and 2) focus groups with 20 family members and friends who participated in the survey. Analysis of open-ended survey questions resulted in identifying key features that either strengthen or limit homelikeness in nursing homes. Analysis of the focus group data resulted in further identifying how homelikeness can be fostered in three key ways: care provided and relationships (e.g. staffing models that allow for individualized care), public spaces (e.g. the effective use of public spaces to support relationships), and private spaces (e.g. personalization). Our results provide evidence to nursing home decision makers about how to improve resident quality of life through creating a homelike environment.
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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 | 0,011 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».