Innovating dementia care; implementing characteristics of green care farms in other long-term care settings
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACTBackground:People with dementia at green care farms (GCFs) are physically more active, have more social interactions, are involved in a larger variety of activities, and come outdoors more often than those in other long-term dementia care settings. These aspects may positively affect health and well-being. This study explored which and how characteristics of GCFs could be implemented in other long-term dementia care settings, taking into account possible facilitators and barriers. METHODS: Semi-structured interviews were conducted with 23 professionals from GCFs, independent small-scale long-term care facilities, and larger scale long-term care facilities in the Netherlands. The framework method was used to analyze the data. RESULTS: Several characteristics of GCFs (e.g. homelike aspects, domestic activities, and access to outdoor environments) have already been applied in other types of long-term dementia care settings. However, how and the extent to which these characteristics are being applied differ between GCFs and other types of long-term dementia care settings. Facilitators and barriers for the implementation of characteristics of GCFs were related to the physical environment in which the care facility is situated (e.g. the degree of urbanization), characteristics and competences of staff members (e.g. flexibility, creativity), characteristics and competences of managers (e.g. leadership, vision), and the political context (e.g. application of risk and safety protocols). CONCLUSION: Several characteristics can be implemented in other dementia care settings. However, to realize innovation in dementia care it is important that not only the physical environment but also the social and organizational environments are supporting the process of change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».