Rethinking the assumptions of intervention research concerned with care at home for people with dementia
Notice bibliographique
Résumé
Aging populations have been positioned as a challenge to health and social service planning around the world, a situation even more pronounced in the case of persons with a diagnosis of dementia. While policy responses emphasize that care be provided for persons with dementia in home settings for as long as possible and that family carers be supported in the provision of this care, finding good ways to support families as they do the work of ‘delaying institutionalization’ has been challenging despite decades of intervention research intended to develop and evaluate interventions to support families. In this context of limited effectiveness it is useful to examine the assumptions informing research practices. Problematization is a method of literature analysis useful for clarifying and challenging assumptions informing a field of research in order to generate new approaches to research or new research questions. Our analysis suggests that although community-based intervention research has contributed significant knowledge about the kinds of things that might help families, there are limitations related to the dominant assumptions underlying the field. We highlight three areas for re-consideration: the overriding focus on caregiver–care recipient dyads, the under-determination of the object(s) of inquiry and the algorithmic nature of interventions themselves. Issues in these areas, we argue, arise from a commitment to homogeneity characteristic of biomedical models of disease that may need to be rethought in the face of consequential heterogeneity among research populations. That is, there is a mismatch between ‘dementia’ in the intervention research literature and ‘dementia’ in the life that is consequential for families living with these concerns.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».