SENSORY LOSS AND DEMENTIA: INSIGHTS INTO LONG-TERM CARE NURSES’ EXPERIENCES OF CARE AND ASSESSMENT
Notice bibliographique
Résumé
More than half of long-term care (LTC) residents are reported to be living with dementia, affecting their ability to understand and express information, thereby having profound implications for effective interactions. This is further compounded by hearing and vision loss which also affects two thirds of residents. Persons living with dementia have identified the assessment of such sensory impairment, along with its treatment and care, as a key research priority. As part of a larger project aiming to develop a package of effective sensory screening tools to identify LTC residents with dementia in need of specialist referral, an environmental scan was conducted to capture the tools and strategies currently being used by front line staff in this setting. A purposive sample of 20 registered nurses and registered practical nurses was interviewed across 2 facilities in Ontario, Canada, and asked about: their experiences of working with persons who have dementia and sensory loss; how they identify which residents have sensory impairment; ways in which current screening procedures could be improved; and, key elements to include in a sensory screening package. Using a strength-based analytical framework, we highlight “pockets of excellence” in nurses’ practices of care and assessment. Results from a two-step qualitative content analysis reveal diverging institutional frameworks of practice, along with shared barriers and enablers to the care and identification of sensory loss in this population. We also discuss examples of effective and creative strategies used by nurses to conduct informal assessments and enable communication with older adults who have dementia.
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».