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Enregistrement W2789439435 · doi:10.1177/0733464818762068

An Action Research to Optimize the Well-Being of Older People in Nursing Homes: Challenges and Strategies for Implementing a Complex Intervention

2018· article· en· W2789439435 sur OpenAlexafffund
Anne Bourbonnais, Francine Ducharme, Philippe Landreville, Cécile Michaud, Marie-Andrée Gauthier, Marie-Hélène Lavallée

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Gerontology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesUniversité de MontréalUniversité LavalUniversité de SherbrookeInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesAlzheimer Society
Mots-clésIntervention (counseling)Psychological interventionNursingAction (physics)Older peoplePsychologyNursing homesAging in placeGerontologyFocus groupMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Few studies have been conducted on strategies to promote the implementation of complex interventions in nursing homes (NHs). This article presents a pilot study intended to assess the strategies that would enable the optimal implementation of a complex intervention approach in NHs based on the meanings of screams of older people living with Alzheimer's disease. An action research approach was used with 19 formal and family caregivers from five NHs. Focus groups and individual interviews were held to assess different implementation strategies. A number of challenges were identified, as were strategies to overcome them. These latter included interactive training, intervention design, and external support. This study shows the feasibility of implementing a complex intervention to optimize older people's well-being. The article shares strategies that may promote the implementation of these types of interventions in NHs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,197
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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