Shared Decision Making About Housing Transitions for Persons With Dementia: A Four-Case Care Network Perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Persons with dementia (PWDs) and their caregivers often face difficult housing decisions, that is, decisions about their living arrangements, in which the perspectives of all members of the care network should be involved. OBJECTIVE: We performed a qualitative data analysis to assess the extent to which housing decisions for PWDs with their formal and informal caregivers correspond to an interprofessional shared decision making (IP-SDM) approach, and what light this approach sheds on their experiences with decision making. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We used the IP-SDM model to content-code and analyze data from 4 care networks, each consisting of a PWD, 2 informal and 2 formal caregivers. RESULTS: Decision making in all networks corresponded to most IP-SDM elements, but never included all network members. Decision making was guided by the wishes of the PWD, but their actual involvement decreased over time. DISCUSSION: Results show that while the IP-SDM model was helpful, the options change with cognitive decline and moving to a nursing home can become inevitable in spite of preferences. IMPLICATIONS: Timely and honest communication helps to mitigate the distress of deciding against patient preferences, as could advance care planning about future housing transitions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».