USING IPADS TO PROMOTE PATIENT SAFETY AND REDUCE STAFF INJURIES IN DEMENTIA CARE
Notice bibliographique
Résumé
Background: The changes associated with dementia can lead to mood alterations and behavioral and psychological symptoms of dementia (BPSD). BPSD are common, affecting up to 90% of persons with dementia over the course of their illness. Not only do BPSD cause distress for the patients with dementia, but also place hospital staff at risk for injury.This project examines whether using an iPad to play a video purposively created for the patient by his or her family may contribute to preventing and reducing BPSD of patients with dementia. Methods: We used a single case study design and mixed methods. With an ABAB withdrawal design, a patient was observed in four phases, A1 (baseline, no intervention), B1 (intervention), A2 (withdrawal, no intervention) and B2 (intervention again). Also, we conducted staff interviews and video analysis to investigate contextual factors and staff experiences. Results: Our preliminary findings support positive effects of the intervention. Staff described the benefits and barriers of integrating iPad into everyday care activities on the hospital unit. Conclusions: This research contributes to the knowledge base of using technology (iPad) as a non-pharmacological intervention in dementia care. The iPad has great potential to be a safe, easy and low cost solution for supporting patient safety and reduction of staff injuries in clinical settings.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».