Correlates of nursing care burden among institutionalized patients with dementia
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACTBackground:The stress associated with care of patients with dementia has led to high nursing staff turnover. This study aims to explore patient factors that are related to nursing burden. METHODS: The present study examined nursing care burden related to 55 institutionalized dementia patients using the Modified Nursing Care Assessment Scale (M-NCAS). Cognition was assessed with the Severe Impairment Battery (SIB), activities of daily living (ADLs) were measured with the Alzheimer's Disease Functional Assessment of Change Scale (ADFACS), aggression was measured with the Aggressive Behavior Scale (ABS), and the Charlson Comorbidity Index (CCI) was used to assess medical comorbidity. Finally, the Dementia Cognitive Fluctuation Scale (DCFS) was used to assess the presence and severity of cognitive fluctuations (CFs). Linear regression models were used to assess their relationships with nursing care burden. RESULTS: The mean age of the patients was 90.41 years (SD=2.84) and 89.10% were males. ADFACS total score (B = 0.36, β = 0.42, p = 0.002) and ABS score (B = 2.933, β = 0.37, p = 0.002) significantly predicted the M-NCAS Attitude score. ABS score was the only significant predictor of M-NCAS Strain score (B = 2.57, β = 0.35, p = 0.009). CONCLUSIONS: In the long-term care setting, aggressive behavior plays an important role in both subjective and objective nursing burden, while impaired ADLs increase the objective burden for nursing staff.
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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 ».