Recommendations for successful sensory screening in older adults with dementia in long-term care: a qualitative environmental scan of Canadian specialists
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to identify screening tools, technologies and strategies that vision and hearing care specialists recommend to front-line healthcare professionals for the screening of older adults in long-term care homes who have dementia. SETTING: An environmental scan of healthcare professionals took place via telephone interviews between December 2015 and March 2016. All interviews were audio recorded, transcribed, proofed for accuracy, and their contents thematically analysed by two members of the research team. PARTICIPANTS: A convenience sample of 11 professionals from across Canada specialising in the fields of vision and hearing healthcare and technology for older adults with cognitive impairment were included in the study. OUTCOME MEASURES: As part of a larger mixed-methods project, this qualitative study used semistructured interviews and their subsequent content analysis. RESULTS: Following a two-step content analysis of interview data, coded citations were grouped into three main categories: (1) barriers, (2) facilitators and (3) tools and strategies that do or do not work for sensory screening of older adults with dementia. We report on the information offered by participants within each of these themes, along with a summary of tools and strategies that work for screening older adults with dementia. CONCLUSIONS: Recommendations from sensory specialists to nurses working in long-term care included the need for improved interprofessional communication and collaboration, as well as flexibility, additional time and strategic use of clinical intuition and ingenuity. These suggestions at times contradicted the realities of service provision or the need for standardised and validated measures.
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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 | 0,014 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».